Becotatug Vedotin联合吉西他滨及PD-1抑制剂治疗复发或转移性鼻咽癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在中山大学肿瘤防治中心开展的前瞻性、单中心、单臂II期临床试验,计划入组约30例经组织学或细胞学确诊、既往铂类化疗或PD-(L)1抑制剂治疗失败且不适合根治性局部治疗的复发或转移性鼻咽癌患者

Sun Yat-sen UniversitySun Yat-sen University
clinicaltrials
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其他预测Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)
Becotatug Vedotin Plus Gemcitabine and a PD-1 Inhibitor in Recurrent or Metastatic Nasopharyngeal Carcinoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Becotatug Vedotin联合吉西他滨及PD-1抑制剂治疗复发或转移性鼻咽癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在中山大学肿瘤防治中心开展的前瞻性、单中心、单臂II期临床试验,计划入组约30例经组织学或细胞学确诊、既往铂类化疗或PD-(L)1抑制剂治疗失败且不适合根治性局部治疗的复发或转移性鼻咽癌患者。患者需至少有一个RECIST 1.1可测量病灶,ECOG评分为0-1。治疗方案为21天周期:第1天Becotatug vedotin 2.0 mg/kg静脉给药,第1、8天吉西他滨1,000 mg/m²静脉给药,联合PD-1抑制剂卡瑞利珠单抗200 mg。数据可用于复发或转移性鼻咽癌联合治疗方案的疗效与安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:鼻咽癌(NPC)。研究设计:这是一项在中山大学肿瘤防治中心开展的前瞻性、单中心、单臂、II期临床试验。研究计划入组约30例经组织学或细胞学确诊的复发或转移性鼻咽癌患者,这些患者既往接受铂类化疗或PD-(L)1抑制剂治疗后出现治疗失败,且不适合根治性局部治疗。合格患者必须至少有一个根据RECIST第1.1版可测量的病灶,且美国东部肿瘤协作组(ECOG)体能状态评分为0-1。治疗方案:所有合格患者将接受以下联合治疗,以21天为一个周期: Becotatug vedotin:第1天静脉注射2.0 mg/kg。 吉西他滨:第1天和第8天静脉注射1,000 mg/m²。* PD-1抑制剂(卡瑞利珠单抗):200 mg静脉注射

【主题与分类】

主题标签:Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07902713

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:鼻咽癌(NPC)。研究设计:这是一项在中山大学肿瘤防治中心开展的前瞻性、单中心、单臂、II期临床试验。研究计划入组约30例经组织学或细胞学确诊的复发或转移性鼻咽癌患者,这些患者在接受既往铂类化疗或PD-(L)1抑制剂治疗后出现治疗失败,且不适合根治性局部治疗。符合条件的患者必须至少有一个根据RECIST 1.1版标准可测量的病灶,且美国东部肿瘤协作组(ECOG)体能状态评分为0-1分。治疗方案:所有符合条件的患者将接受以下联合治疗,以21天为一个周期:* Becotatug vedotin:2.0 mg/kg,第1天静脉给药。* 吉西他滨:1,000 mg/m²,第1天和第8天静脉给药。* PD-1抑制剂(卡瑞利珠单抗):200 mg,第1天静脉给药。联合治疗将进行4-6个周期,具体取决于治疗反应、耐受性和研究者评估。

联合治疗后,患者将接受PD-1抑制剂(卡瑞利珠单抗,200 mg静脉注射,每3周一次)维持治疗,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。剂量调整、治疗延迟和治疗终止将根据研究方案进行管理。疗效与安全性评估主要终点为客观缓解率(ORR),定义为根据RECIST第1.1版达到完全缓解(CR)或部分缓解(PR)的患者比例。次要终点包括疾病控制率(DCR)、缓解持续时间(DoR)、无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)以及安全性结局,包括治疗相关不良事件、3级或以上治疗相关不良事件、严重不良事件以及导致剂量调整或治疗终止的不良事件。肿瘤评估将在基线时、联合治疗期间每2个治疗周期进行

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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