比较标准免疫治疗与每3个月一次相同免疫治疗在标准免疫治疗6个月后缓解患者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/肺癌领域,覆盖转移性肺癌、肾细胞癌、头颈癌、三阴性乳腺癌、Merkel细胞癌、肝细胞癌、黑色素瘤和尿路上皮癌等适应症

基本信息
资源简介
比较标准免疫治疗与每3个月一次相同免疫治疗在标准免疫治疗6个月后缓解患者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/肺癌领域,覆盖转移性肺癌、肾细胞癌、头颈癌、三阴性乳腺癌、Merkel细胞癌、肝细胞癌、黑色素瘤和尿路上皮癌等适应症。数据围绕免疫治疗(IO)展开,比较标准给药方案与每3个月一次相同IO在标准IO治疗6个月后缓解患者中的效果。可用于探索IO的最佳治疗持续时间、给药频率与疗效维持之间的关系,为临床决策和后续研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性肺癌、肾细胞癌、头颈癌、三阴性乳腺癌、Merkel细胞癌、肝细胞癌、黑色素瘤、尿路上皮癌。免疫治疗(IO)是一种快速扩展的多种转移性癌症治疗方法,可改善某些癌症的生存率。对于目前批准的免疫疗法,如PD-1/PD-L1抑制剂和抗CTLA-4,推荐的治疗节奏和持续时间直至疾病进展或不可接受的毒性。然而,这些治疗的最佳持续时间目前尚不清楚。未观察到抗PD-1的主要剂量依赖性效应,以及IO的输注频率是否可以改善反应或维持疗效。此外,I期研究表明,靶点(PD-1或PD-L1)的饱和可以持续远远超过IO的血清半衰期,并且每3个月输注
【主题与分类】
主题标签:Lung Cancer Metastatic、Renal Cell Carcinoma、Head and Neck Cancer、Triple Negative Breast Cancer、Merkel Cell Carcinoma、Hepatocellular Carcinoma、Melanoma、Urothelial Carcinoma、Esophageal Squamous Cell Carcinoma、Endometrial Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05078047
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05078047
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:转移性肺癌、肾细胞癌、头颈癌、三阴性乳腺癌、默克尔细胞癌、肝细胞癌、黑色素瘤、尿路上皮癌。免疫治疗(IO)作为一种迅速扩展的疗法,用于多种转移性癌症,为某些癌症患者带来了生存期的改善。对于目前已批准的免疫治疗药物,如PD-1/PD-L1抑制剂和抗CTLA-4,推荐的治疗节奏和持续时间是直至疾病进展或出现不可接受的毒性。然而,这些治疗的最佳持续时间目前尚不清楚。抗PD-1治疗未观察到明显的剂量依赖性效应,且IO输注频率是否能提高响应或维持疗效也尚不明确。此外,I期研究表明,靶点(PD-1或PD-L1)的饱和状态可以远远超过IO的血清半衰期,每3个月输注一次抗PD-1抗体可能产生与每2周输注一次相同的活性水平。计算机模拟研究提示,采用替代的IO给药计划不会影响治疗的有效性。
确实,IO药物的半衰期延长、清除率随时间变化,以及血浆浓度远高于与最大靶点结合相关的阈值,这些均提示IO的给药节律可以放缓。除完全缓解的转移性黑色素瘤外,由于缺乏针对应答患者的大量国际数据,患者和医生因担心复发而害怕停止治疗。IO过度治疗可能具有毒性且疗效不佳。免疫治疗时代癌症治疗费用的不断上升,引起了全球公共和私人支付方的极大关注。长期给药对患者和卫生系统具有重要影响,包括多次就诊以及免疫治疗引起的慢性、进行性、有时甚至是致命性毒性的风险。这是一项务实且具有战略意义的研究,旨在挑战常规实践,首次在随机III期研究中,对IO的标准给药方案与相同药物每三个月给药一次进行比较,研究对象为
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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