BAL/BOT/agenT-797联合治疗pMMR转移性结直肠癌伴肝转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项II期单臂研究者发起的临床试验信息,评估balstilimab(抗PD-1)、botensilimab(Fc增强型抗CTLA-4)与agenT-797(同种异体恒定自然杀伤T细胞疗法)联合方案在既往经治的微卫星稳定(pMMR)转移性结直肠癌伴

Darren Sigal, MDDarren Sigal, MD
clinicaltrials
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医学影像分类Colorectal Cancer Metastatic
BAL/BOT/agenT-797 in pMMR CRC With Liver Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

BAL/BOT/agenT-797联合治疗pMMR转移性结直肠癌伴肝转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项II期单臂研究者发起的临床试验信息,评估balstilimab(抗PD-1)、botensilimab(Fc增强型抗CTLA-4)与agenT-797(同种异体恒定自然杀伤T细胞疗法)联合方案在既往经治的微卫星稳定(pMMR)转移性结直肠癌伴肝转移患者中的安全性与疗效。数据覆盖该人群的免疫治疗耐药背景及联合免疫策略的临床研究设计,可用于了解双检查点抑制联合细胞治疗在pMMR/MSS转移性结直肠癌中的研究框架与结局评估方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:转移性结直肠癌。这是一项II期、单臂、研究者发起的临床试验,评估balstilimab(抗PD-1)、botensilimab(Fc增强型抗CTLA-4)和agenT-797(同种异体恒定自然杀伤T [iNKT] 细胞疗法)联合方案在既往经治的微卫星稳定(pMMR)转移性结直肠癌伴肝转移患者中的安全性和疗效。pMMR/MSS转移性结直肠癌患者从现有免疫治疗方法中获益有限。肝脏肿瘤微环境与免疫耐受和对检查点阻断的耐药相关。本研究旨在评估将双检查点抑制与细胞疗法联合是否能增强抗肿瘤免疫应答并改善该人群的临床结局。本研究的主要目的是评估

【主题与分类】

主题标签:Colorectal Cancer Metastatic。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07550088

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:转移性结直肠癌。这是一项II期、单臂、研究者发起的临床试验,评估balstilimab(抗PD-1)、botensilimab(Fc增强型抗CTLA-4)和agenT-797(同种异体恒定自然杀伤T [iNKT] 细胞疗法)联合方案在既往接受过治疗的微卫星稳定(pMMR)转移性结直肠癌伴肝转移患者中的安全性和疗效。pMMR/MSS转移性结直肠癌患者从目前可用的免疫治疗方法中获益有限。肝脏肿瘤微环境与免疫耐受和对检查点阻断的耐药相关。本研究旨在评估双重检查点抑制联合细胞疗法能否增强抗肿瘤免疫应答并改善该人群的临床结局。研究的主要目标是评估根据RECIST v1.1标准判定的客观缓解率(ORR)。次要目标包括评估安全性和耐受性、缓解持续时间(DOR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。

探索性目标包括评估生物标志物,如循环肿瘤DNA(ctDNA)、肿瘤标志物及免疫相关指标。受试者将接受42天为一个周期的联合治疗,最多九个周期,或直至疾病进展、出现不可接受的毒性、撤回知情同意或研究者决定终止。根据研究方案,Balstilimab和botensilimab将与agenT-797联合给药。将定期使用CT或MRI进行肿瘤评估,以依据RECIST v1.1评价疗效。研究全程将通过不良事件评估、实验室检查和临床检查监测安全性,特别关注免疫介导和细胞因子相关毒性。将采集血液样本用于安全性监测和探索性生物标志物分析,包括ctDNA和免疫谱分析。存档肿瘤组织将

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)
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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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