帕博利珠单抗联合仑伐替尼治疗TNBC、NSCLC及其他肿瘤类型与脑转移的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期临床研究,评估帕博利珠单抗联合仑伐替尼在TNBC、NSCLC及其他肿瘤类型合并脑转移患者中的疗效与安全性

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
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其他预测Brain MetastasesTumor
Phase II Study of Pembrolizumab in Combination With Lenvatinib in Patients With TNBC, NSCLC, and Other Tumor Types and Brain Metastases

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

帕博利珠单抗联合仑伐替尼治疗TNBC、NSCLC及其他肿瘤类型与脑转移的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期临床研究,评估帕博利珠单抗联合仑伐替尼在TNBC、NSCLC及其他肿瘤类型合并脑转移患者中的疗效与安全性。主要目标为按mRECIST标准测定颅内客观缓解率,次要目标包括按NCI CTCAE v5.0评估安全性与耐受性、按RANO-BM标准测定颅内ORR等。数据可用于脑转移瘤治疗反应预测、联合用药安全性分析及颅内缓解评估方法比较等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑转移、肿瘤。主要目标:目标:确定帕博利珠单抗与仑伐替尼联合治疗在TNBC或NSCLC合并脑转移患者中的颅内ORR,依据改良RECIST(mRECIST)[Qianet al., 2017](附录1)进行评估。次要目标: 目标:评估帕博利珠单抗与仑伐替尼联合治疗在TNBC、NSCLC及其他实体瘤类型合并脑转移患者中的安全性和耐受性,依据美国国家癌症研究所常见不良事件术语标准(NCI CTCAE)v5.0(附录2)进行评估。 确定帕博利珠单抗与仑伐替尼联合治疗在TNBC或NSCLC合并脑转移患者中的颅内ORR,依据神经肿瘤脑转移反应评估(RANO-BM)标准(附录3)进行评估。* 目标:确定颅内

【主题与分类】

主题标签:Brain Metastases、Tumor。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05064280

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:脑转移瘤。主要目的:目的:确定帕博利珠单抗与仑伐替尼联合治疗在TNBC或NSCLC伴脑转移患者中的颅内客观缓解率(ORR),依据改良RECIST(mRECIST)标准进行评估[Qian等,2017](附录1)。次要目的:* 目的:评估帕博利珠单抗与仑伐替尼联合治疗在TNBC、NSCLC及其他实体瘤类型伴脑转移患者中的安全性和耐受性,依据美国国家癌症研究所常见不良事件评价标准(NCI CTCAE)v5.0进行评估。(附录2)。* 确定帕博利珠单抗与仑伐替尼联合治疗在TNBC或NSCLC伴脑转移患者中的颅内ORR,依据神经肿瘤学脑转移反应评估(RANO-BM)标准进行评估(附录3)。

  • 目的:确定帕博利珠单抗与仑伐替尼联合方案在TNBC、NSCLC及其他实体瘤类型患者中的颅内无进展生存期(PFS)。* 目的:确定帕博利珠单抗与仑伐替尼联合方案在TNBC、NSCLC及其他实体瘤类型伴脑转移患者中的全身客观缓解率(ORR),依据RECIST v1.1(附录4)进行评估。* 目的:评估接受帕博利珠单抗与仑伐替尼联合方案治疗的TNBC、NSCLC及其他实体瘤类型伴脑转移患者的全身PFS,依据RECIST v1.1进行评估。* 目的:评估接受帕博利珠单抗与仑伐替尼联合方案治疗的TNBC、NSCLC及其他实体瘤类型伴脑转移患者的总生存期(OS)。探索性目的* 目的:确定首次进展部位。* 目的:确定用于脑转移症状管理的类固醇在剂量、使用时长及使用频率方面的变化。因症状管理需要每日至少4 mg地塞米松的患者将被视为需要高剂量类固醇。* 目的:评估神经功能

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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