Atezolizumab联合Cabozantinib治疗复发或转移性骨肉瘤青少年及青年患者的TACOS研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录TACOS研究相关信息,聚焦Atezolizumab联合Cabozantinib治疗复发或转移性骨肉瘤的青少年及青年患者

基本信息
资源简介
Atezolizumab联合Cabozantinib治疗复发或转移性骨肉瘤青少年及青年患者的TACOS研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录TACOS研究相关信息,聚焦Atezolizumab联合Cabozantinib治疗复发或转移性骨肉瘤的青少年及青年患者。覆盖局部晚期、转移性、复发性、难治性及不可切除骨肉瘤人群。主要目标为评估联合治疗的无进展生存期(PFS),次要目标包括客观缓解率、4个月和6个月PFS率及总生存期(OS)等。可用于骨肉瘤免疫联合靶向治疗疗效预测与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:局部晚期骨肉瘤、转移性骨肉瘤、复发性骨肉瘤、难治性骨肉瘤、不可切除骨肉瘤。主要目标:I. 评估cabozantinib联合atezolizumab在复发/转移性骨肉瘤中的疗效,以无进展生存期(PFS)确定,PFS定义为从治疗开始至根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)定义的疾病进展或任何原因死亡(以先发生者为准)的时间。次要目标:I. 根据RECIST 1.1标准、免疫相关(i)RECIST和免疫改良(im)RECIST估计客观缓解率(ORR)。II. 估计4个月和6个月的无进展生存期(PFS)率。III. 估计接受cabozantinib + atezolizumab治疗的复发/转移性骨肉瘤患者的总生存期(OS)。IV. 评估
【主题与分类】
主题标签:Locally Advanced Osteosarcoma、Metastatic Osteosarcoma、Recurrent Osteosarcoma、Refractory Osteosarcoma、Unresectable Osteosarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05019703
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05019703
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:局部晚期骨肉瘤、转移性骨肉瘤、复发性骨肉瘤、难治性骨肉瘤、不可切除骨肉瘤。主要目标:I. 评估卡博替尼联合阿替利珠单抗在复发性/转移性骨肉瘤中的疗效,以无进展生存期(PFS)为判定标准,PFS定义为从治疗开始至根据实体肿瘤疗效评价标准(RECIST)判定的疾病进展或任何原因导致的死亡,以先发生者为准。次要目标:I. 根据RECIST 1.1标准、免疫相关(i)RECIST和免疫改良(im)RECIST评估客观缓解率(ORR)。II. 评估4个月和6个月时的无进展生存(PFS)率。III. 评估接受卡博替尼+阿替利珠单抗治疗的复发性/转移性骨肉瘤患者的总生存期(OS)。IV. 根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5版,通过毒性率评估联合治疗的安全性和耐受性。探索性目标:I.
确定治疗前和治疗中肿瘤活检标本中选定生物标志物的表达,包括PD-1/PD-L1、MET和VEGFR。II. 通过基线和治疗中活检标本中肿瘤免疫浸润的变化评估免疫反应,并将发现与临床获益/治疗反应相关联。III. 表征和量化外周血中的免疫变化,并与临床获益/治疗反应相关联。大纲:患者在第1天接受阿替利珠单抗静脉注射(IV),输注时间超过60分钟,并在第1-21天每天一次(QD)口服卡博替尼(PO)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每21天重复一个周期。研究治疗完成后,患者在30天内进行随访,然后每3个月随访一次,持续2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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