靶向KRAS G12D、KRAS G12V或TP53 R175H的辅助免疫治疗用于晚期胃肠道恶性肿瘤的II期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项针对晚期胃肠道恶性肿瘤的II期辅助免疫治疗研究,靶向KRAS G12D、KRAS G12V或TP53 R175H

基本信息
资源简介
靶向KRAS G12D、KRAS G12V或TP53 R175H的辅助免疫治疗用于晚期胃肠道恶性肿瘤的II期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项针对晚期胃肠道恶性肿瘤的II期辅助免疫治疗研究,靶向KRAS G12D、KRAS G12V或TP53 R175H。覆盖胃肠道癌、胰腺癌、肝癌、胆管癌、十二指肠癌、结直肠癌、小肠癌及转移性癌症等。研究关注根治性手术及新辅助/辅助化疗后仍存在高复发风险的患者,包括切除后胰腺导管腺癌、切除后结直肠肝肺和/或淋巴结转移且循环肿瘤DNA持续升高的患者,以及局部胃肠道癌切除后ctDNA持续升高者,旨在评估预防复发、清除隐匿微转移的系统性治疗(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃肠道癌、胰腺癌、肝癌、胆管癌、十二指肠癌、结直肠癌、小肠癌、转移性癌症。背景:-尽管进行了根治性手术切除和(新)辅助化疗,许多胃肠道癌(GIC)患者仍处于高复发和疾病特异性死亡风险中。这几乎包括所有切除的胰腺导管腺癌(PDAC)患者、切除后循环肿瘤DNA(ctDNA)持续升高的结直肠肝、肺和/或淋巴结转移(CRLM)患者,以及切除后ctDNA持续升高的局部GIC(除PDAC外)患者(GIC)。这些患者需要能够通过根除隐匿性微转移疾病来预防复发的系统性治疗。-我们已安全治疗了转移性GIC患者
【主题与分类】
主题标签:Gastrointestinal Carcinoma、Pancreatic Cancer、Hepatocellular Cancer、Cholangiocarcinoma、Duodenal Cancer、Colorectal Cancer、Small Bowel Cancer、Metastatic Cancers。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06690281
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06690281
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:胃肠道癌、胰腺癌、肝细胞癌、胆管癌、十二指肠癌、结直肠癌、小肠癌、转移性癌症。
背景:
- 尽管进行了根治性手术切除和(新)辅助化疗,许多胃肠道癌(GIC)患者仍面临高复发风险和疾病特异性死亡风险。这几乎包括所有切除后的胰腺导管腺癌(PDAC)患者、切除后循环肿瘤DNA(ctDNA)持续升高的结直肠肝、肺和/或淋巴结转移(CRLM)患者,以及切除后ctDNA持续升高的局限性GIC(非PDAC)患者(GIC)。这些患者需要能够通过根除隐匿性微转移病灶来预防复发的全身性治疗。
- 我们已安全地使用过继细胞转移(ACT)自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)以及转导了针对KRAS或TP53共享热点突变的T细胞受体(TCR)的外周血淋巴细胞(TCR T细胞疗法)治疗转移性GIC患者。
我们已经证明,TIL能够在转移性GIC患者中介导长期缓解,这提供了概念验证,即细胞转移疗法可对低肿瘤突变负荷、微卫星稳定的上皮癌有效,并能够清除隐匿的微转移病灶。如今,我们还证明,针对KRAS G12D、KRAS G12V和TP53 R175H的TCR T细胞疗法能够在转移性GIC中介导客观缓解。——尽管取得了一些成功,但实际和理论上的障碍阻碍了TCR T细胞疗法在转移性GIC中的转化应用。有证据表明,晚期疾病,尤其是较高的疾病负荷,与免疫治疗耐药相关。此外,细胞毒性化疗暴露所累积的毒性可能损害TCR T细胞疗法所依赖的淋巴细胞。最后,具有广泛进展性癌症病史和化疗暴露的患者生理储备已耗竭,这可能妨碍他们对细胞治疗的耐受和恢复。鉴于t
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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