BNT113联合Pembrolizumab对比Pembrolizumab单药治疗HPV16阳性头颈癌的临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于BNT113联合Pembrolizumab对比Pembrolizumab单药一线治疗不可切除复发或转移性HPV16阳性且表达PD-L1(CPS≥1)的头颈鳞状细胞癌的开放标签、对照、多中心、干预性、双臂II/III期临床试验

基本信息
资源简介
BNT113联合Pembrolizumab对比Pembrolizumab单药治疗HPV16阳性头颈癌的临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于BNT113联合Pembrolizumab对比Pembrolizumab单药一线治疗不可切除复发或转移性HPV16阳性且表达PD-L1(CPS≥1)的头颈鳞状细胞癌的开放标签、对照、多中心、干预性、双臂II/III期临床试验。试验分两部分:A部分为非随机安全性导入期,确认联合用药的安全性与耐受性;B部分为随机部分,评估联合用药对比单药的疗效与安全性。数据可用于肿瘤免疫治疗、联合用药疗效预测及安全性分析等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:不可切除的头颈鳞状细胞癌、转移性头颈癌、复发性头颈癌。一项开放标签、对照、多中心、干预性、双臂、II/III期试验,研究BNT113联合Pembrolizumab对比Pembrolizumab单药作为一线治疗,用于不可切除的复发性或转移性HPV16+ HNSCC且表达程序性死亡配体-1(PD-L1)且联合阳性评分(CPS)≥1的患者。该试验分为两部分。A部分为初始非随机安全性导入期,以确认BNT113联合Pembrolizumab在选定剂量范围内的安全性和耐受性。B部分为随机部分,旨在生成BNT113联合Pembrolizumab对比Pembrolizumab单药在不可切除的复发性或转移性HPV16+患者一线治疗中的关键疗效和安全性数据。
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Head and Neck Cancer、Recurrent Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04534205
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04534205
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:不可切除的头颈部鳞状细胞癌、转移性头颈部癌症、复发性头颈部癌症。一项开放标签、对照、多中心、干预性、双臂、II/III期试验,旨在评估BNT113联合帕博利珠单抗对比帕博利珠单抗单药作为一线治疗,用于不可切除的复发性或转移性HPV16+头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)且表达程序性细胞死亡配体-1(PD-L1)、联合阳性评分(CPS)≥1的患者。该试验分为两部分。A部分为初始的非随机安全性导入期,旨在确认BNT113联合帕博利珠单抗在选定剂量范围内的安全性和耐受性。B部分为随机部分,旨在生成BNT113联合帕博利珠单抗对比帕博利珠单抗单药在一线治疗不可切除的复发性或转移性HPV16+ HNSCC且表达PD-L1、CPS≥1患者中的关键疗效和安全性数据。纳入试验安全性导入期(A部分)的患者将不会被随机分配至B部分,并将在A部分内继续接受试验治疗(BNT113联合帕博利珠单抗)。
在B部分,所有患者均可选择参加预筛选阶段,在此期间,患者的肿瘤样本可在进入主试验筛选前提交进行中心实验室的HPV16 DNA检测和中心实验室的PD-L1表达检测。患者将接受BNT113联合帕博利珠单抗治疗或帕博利珠单抗单药治疗,治疗时间最长约24个月。
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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