MET基因拷贝数增加的晚期非小细胞肺癌靶向治疗(扩展Lung-MAP治疗试验)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦MET基因拷贝数增加的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)靶向治疗研究,属于扩展Lung-MAP治疗试验

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clinicaltrials
浏览 7
医学影像预测Lung Non-Small Cell Carcinoma
Targeted Treatment for Advanced Non-Small Cell Lung Cancer That Has Increased Copies of the MET Gene (An Expanded Lung-MAP Treatment Trial)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

MET基因拷贝数增加的晚期非小细胞肺癌靶向治疗(扩展Lung-MAP治疗试验)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦MET基因拷贝数增加的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)靶向治疗研究,属于扩展Lung-MAP治疗试验。数据覆盖接受amivantamab-SC治疗的MET扩增阳性NSCLC参与者,主要评估客观缓解率(ORR),次要目标包括无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)、缓解持续时间及毒性频率与严重程度。转化医学目标涉及在治疗前、Cycle 1 Day 1、Cycle 3 Day 1及首次进展时采集、处理并保存cfDNA,用于未来全面下一代测序评估。可用于肺癌靶向治疗疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺非小细胞癌。主要目标:I. 评估在MET扩增阳性非小细胞肺癌(NSCLC)参与者中,每个队列内接受amivantamab-SC治疗的客观缓解率(ORR)(确认和未确认,完全和部分)。次要目标:I. 评估每个队列内的无进展生存期(PFS)。II. 评估每个队列内的总生存期(OS)。III. 评估每个队列内缓解者的缓解持续时间。IV. 评估每个队列内以及所有研究参与者合并的毒性频率和严重程度。转化医学目标:I. 在Cycle 1 Day 1治疗前、Cycle 3 Day 1以及首次进展时收集、处理并保存无细胞脱氧核糖核酸(cfDNA),用于未来制定评估全面下一代测序的提案。

【主题与分类】

主题标签:Lung Non-Small Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06116682

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06116682

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:肺非小细胞癌。主要目的:I. 评估在MET扩增阳性非小细胞肺癌(NSCLC)受试者中,接受amivantamab-SC治疗后各队列的客观缓解率(ORR)(确认和未确认、完全和部分缓解)。次要目的:I. 评估各队列的无进展生存期(PFS)。II. 评估各队列的总生存期(OS)。III. 评估各队列中缓解者的缓解持续时间。IV. 评估各队列内以及所有研究受试者合并的毒性发生频率和严重程度。转化医学目的:I. 在治疗前第1周期第1天、第3周期第1天以及首次进展时收集、处理并储存无细胞脱氧核糖核酸(cfDNA),以供未来制定提案,评估循环肿瘤脱氧核糖核酸(ctDNA)的综合下一代测序。II. 建立难治性非小细胞肺癌(NSCLC)受试者的组织/血液样本库。

大纲:患者在第1周期的第1、8、15和22天以及后续周期的第1和15天接受amivantamab皮下注射(SC)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每28天重复一次。患者在整个试验期间还接受计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)以及血液样本采集。完成研究治疗后,患者随访长达3年。

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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