疫苗疗法联合生物疗法治疗成人转移性实体瘤
研究目标包括检测患者是否存在针对肿瘤特异性突变 ras 蛋白的内源性细胞免疫,评估以对应 ras 突变合成肽联合 DetoxPC 佐剂、IL-2 和/或 sargramostim (GM-CSF) 接种能否诱导或增强细胞免疫,并分析免疫应答类
基本信息
资源简介
疫苗疗法联合生物疗法治疗成人转移性实体瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对成人转移性实体瘤的临床试验信息,涉及 Colorectal Cancer、Endometrial Cancer、Head and Neck Cancer、Liver Cancer、Lung Cancer、Melanoma (Skin)、Pancreatic Cancer、Testicular Germ Cell Tumor 等癌种。研究目标包括检测患者是否存在针对肿瘤特异性突变 ras 蛋白的内源性细胞免疫,评估以对应 ras 突变合成肽联合 DetoxPC 佐剂、IL-2 和/或 sargramostim (GM-CSF) 接种能否诱导或增强细胞免疫,并分析免疫应答类。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Colorectal Cancer、Endometrial Cancer、Head and Neck Cancer、Liver Cancer、Lung Cancer、Melanoma (Skin)、Pancreatic Cancer、Testicular Germ Cell Tumor。目标: 确定癌症患者中是否存在针对肿瘤特异性突变 ras 蛋白的内源性细胞免疫。 确定使用与肿瘤 ras 突变对应的合成肽联合 DetoxPC 佐剂、interleukin-2 (IL-2) 和/或 sargramostim (GM-CSF) 进行疫苗接种能否诱导或增强患者对该特定突变的细胞免疫。 确定所产生的细胞免疫应答的类型和特征。 确定此类肽联合 DetoxPC 佐剂以及 IL-2 和/或 GM-CSF 给药时的耐受性和毒性谱。* 在接受这些方案治疗的患者中,将免疫应答与肿瘤应答相关联。概述:患者被分配至三种治疗
【主题与分类】
主题标签:Colorectal Cancer、Endometrial Cancer、Head and Neck Cancer、Liver Cancer、Lung Cancer、Melanoma (Skin)、Pancreatic Cancer、Testicular Germ Cell Tumor。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00019331
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00019331
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:结直肠癌、子宫内膜癌、头颈癌、肝癌、肺癌、黑色素瘤(皮肤)、胰腺癌、睾丸生殖细胞肿瘤。目的:* 确定癌症患者体内是否存在针对肿瘤特异性突变ras蛋白的内源性细胞免疫。* 确定使用与肿瘤ras突变相对应的合成肽,结合DetoxPC佐剂、白细胞介素-2(IL-2)和/或沙格司亭(GM-CSF)进行疫苗接种,是否能诱导或增强患者对该特定突变的细胞免疫。* 确定所产生的细胞免疫应答的类型和特征。* 确定此类肽与DetoxPC佐剂及IL-2和/或GM-CSF联合给药时的耐受性和毒性谱。* 将接受这些方案治疗患者的免疫应答与肿瘤应答相关联。概述:患者被分配至三个治疗组之一。* I组(2001年6月4日停止招募):患者接受肿瘤特异性ras肽疫苗,与DetoxPC佐剂一起皮下注射(SC),每5周一次,共3个疗程。从接种疫苗后4天开始,患者接受白细胞介素-2(IL-2)皮下注射,每周5天,持续2周。
- 第二组(2001年6月4日停止招募):患者自接种疫苗前一天开始,每日皮下注射沙格司亭(GM-CSF),持续4天。患者按第一组方式接种疫苗,随后在第2天立即给予GM-CSF。患者每4周接种一次,共3个疗程。* 第三组:患者按第一组方式接种疫苗并使用IL-2,同时按第二组方式使用GM-CSF。所有组别中,若无疾病进展,患者最多可接种15次疫苗。每2个月对患者进行随访。预计招募人数:本研究将在2至4年内最多招募60名患者(每组20名)。
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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