Becotatug Vedotin联合信迪利单抗治疗局部晚期鼻咽癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对高危局部晚期鼻咽癌(9th AJCC/UICC分期T1-4N2-3M0或T4N1M0)的多中心、随机、对照III期临床研究,计划入组266例患者,按1:1随机分为试验组与对照组,采用开放标签、分层随机设计

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clinicaltrials
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其他预测Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)
Becotatug Vedotin Plus Sintilimab in Locoregionally Advanced NPC

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联合信迪利单抗治疗局部晚期鼻咽癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对高危局部晚期鼻咽癌(9th AJCC/UICC分期T1-4N2-3M0或T4N1M0)的多中心、随机、对照III期临床研究,计划入组266例患者,按1:1随机分为试验组与对照组,采用开放标签、分层随机设计。主要终点为3年无事件生存期(EFS),次要终点包括总生存、局部区域无复发生存等疗效指标及安全性与生活质量评估,并探索EGFR表达和CPS等疗效生物标志物的预测价值。数据可用于鼻咽癌治疗方案的疗效预测与生物标志物分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:鼻咽癌(NPC)。这是一项多中心、随机、对照的III期临床研究,针对高危局部晚期鼻咽癌患者(依据第9版AJCC/UICC分期系统为T1-4N2-3M0期或T4N1M0期),计划入组266例患者,在开放标签、分层随机设计下按1:1随机分为试验组和对照组。研究的主要终点为3年无事件生存期(EFS),次要终点包括总生存期和局部区域无复发生存期等疗效指标,以及安全性和生活质量评估;此外,研究还探索包括EGFR表达和联合阳性评分(CPS)在内的疗效生物标志物的预测价值。试验组接受Becotatug Vedotin联合信迪利单抗的新辅助治疗。

【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/NCT07459296

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

适应症:鼻咽癌(NPC)。这是一项多中心、随机、对照的III期临床研究,针对高危局部晚期鼻咽癌患者(依据第9版AJCC/UICC分期系统为T1-4N2-3M0期或T4N1M0期),计划入组266例患者,采用开放标签、分层随机设计,按1:1随机分为试验组和对照组。研究的主要终点为3年无事件生存期(EFS),次要终点包括总生存期、无局部区域复发生存期等疗效指标,以及安全性和生活质量评估;此外,研究还探索EGFR表达、联合阳性评分(CPS)等疗效生物标志物的预测价值。

试验组接受becotatug vedotin联合信迪利单抗新辅助治疗3个周期,随后接受顺铂同步放化疗联合信迪利单抗辅助治疗9个周期;对照组接受吉西他滨联合顺铂(GP方案)诱导化疗3个周期,随后接受顺铂同步放化疗。两组所有患者均统一采用调强放射治疗(IMRT),并规定了标准化的靶区剂量和正常器官剂量约束。研究还制定了详细的药物剂量调整和毒性监测方案;治疗相关不良事件按照NCI-CTCAE v5.0和RTOG/EORTC标准进行分级和管理,并采用EORTC QLQ-C30量表评估患者的生活质量。

本研究旨在验证,对于高危局部晚期鼻咽癌患者,becotatug vedotin联合信迪利的创新治疗方案相较于传统GP诱导化疗后序贯放化疗,能否产生更优的疗效且安全性可控,从而提供一种新的治疗选择。

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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