评估阿法替尼治疗HER2基因改变癌症的靶向治疗试验(MATCH-Subprotocol B)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估阿法替尼作为HER2基因改变癌症潜在靶向治疗的临床试验。覆盖晚期淋巴瘤、晚期恶性实体瘤、造血与淋巴样细胞肿瘤、难治性淋巴瘤、难治性恶性实体瘤及难治性多发性骨髓瘤患者

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Advanced LymphomaAdvanced Malignant Solid NeoplasmHematopoietic and Lymphoid Cell NeoplasmRefractory LymphomaRefractory Malignant Solid NeoplasmRefractory Multiple Myeloma
Testing Afatinib as a Potential Targeted Treatment in Cancers With HER2 Genetic Changes (MATCH-Subprotocol B)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

评估阿法替尼治疗HER2基因改变癌症的靶向治疗试验(MATCH-Subprotocol B)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估阿法替尼作为HER2基因改变癌症潜在靶向治疗的临床试验。覆盖晚期淋巴瘤、晚期恶性实体瘤、造血与淋巴样细胞肿瘤、难治性淋巴瘤、难治性恶性实体瘤及难治性多发性骨髓瘤患者。主要目的是评估客观缓解比例,次要目的包括6个月无进展生存比例、至死亡或疾病进展时间以及识别潜在预测生物标志物和耐药机制。可用于肿瘤靶向治疗反应预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期淋巴瘤、晚期恶性实体瘤、造血与淋巴样细胞肿瘤、难治性淋巴瘤、难治性恶性实体瘤、难治性多发性骨髓瘤。主要目的:I. 评估靶向研究药物在晚期难治性癌症/淋巴瘤/多发性骨髓瘤患者中客观缓解(OR)的比例。次要目的:I. 评估靶向研究药物在晚期难治性癌症/淋巴瘤/多发性骨髓瘤患者中治疗6个月时存活且无进展的比例。II. 评估至死亡或疾病进展的时间。III. 使用额外的基因组、核糖核酸(RNA)、蛋白质和基于影像的评估平台,识别除治疗分配所依据的基因组改变之外的潜在预测生物标志物或耐药机制。IV. 评估

【主题与分类】

主题标签:Advanced Lymphoma、Advanced Malignant Solid Neoplasm、Hematopoietic and Lymphoid Cell Neoplasm、Refractory Lymphoma、Refractory Malignant Solid Neoplasm、Refractory Multiple Myeloma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04439136

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    • 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:晚期淋巴瘤、晚期恶性实体肿瘤、造血及淋巴系统肿瘤、难治性淋巴瘤、难治性恶性实体肿瘤、难治性多发性骨髓瘤。主要目的:I. 评估晚期难治性癌症/淋巴瘤/多发性骨髓瘤患者对靶向研究药物的客观缓解(OR)比例。次要目的:I. 评估接受靶向研究药物治疗的晚期难治性癌症/淋巴瘤/多发性骨髓瘤患者在治疗6个月时的存活且无进展比例。II. 评估至死亡或疾病进展的时间。III. 利用额外的基因组、核糖核酸(RNA)、蛋白质及基于影像的评估平台,识别除治疗分配所依据的基因组改变之外的潜在预测性生物标志物或耐药机制。IV.

评估治疗前影像获得的影像组学表型以及从治疗前到治疗后影像的变化能否预测客观缓解和无进展生存期,并评估治疗前影像组学表型与肿瘤活检标本靶向基因突变模式之间的关联。大纲:患者在第1-28天每日一次口服马来酸阿法替尼(阿法替尼)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。研究治疗完成后,如果从研究入组起不足2年,每3个月对患者随访一次;从研究入组起第3年,每6个月随访一次。

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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