贝伐珠单抗联合Anetumab Ravtansine或紫杉醇治疗难治性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对难治性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌的临床试验。研究比较每周anetumab ravtansine联合双周bevacizumab与每周paclitaxel联合双周bevacizumab的疗效与安全性,主要目标为评估联合方案的安全性和耐受性

基本信息
资源简介
贝伐珠单抗联合Anetumab Ravtansine或紫杉醇治疗难治性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对难治性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌的临床试验。研究比较每周anetumab ravtansine联合双周bevacizumab与每周paclitaxel联合双周bevacizumab的疗效与安全性,主要目标为评估联合方案的安全性和耐受性,并判断其无进展生存期是否优于紫杉醇联合方案;次要目标包括按RECIST v1.1评估总缓解率及评价药代动力学特征。数据可用于铂耐药妇科肿瘤治疗方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:输卵管子宫内膜样腺癌、输卵管高级别浆液性腺癌、卵巢子宫内膜样腺癌、卵巢高级别浆液性腺癌、铂耐药输卵管癌、铂耐药卵巢癌、铂耐药原发性腹膜癌、原发性腹膜高级别浆液性腺癌。主要目标:I. 评估每周anetumab ravtansine(anetumab)联合双周bevacizumab的安全性和耐受性。II. 确定每周anetumab联合双周bevacizumab的无进展生存期(PFS)是否优于每周paclitaxel联合双周bevacizumab。次要目标:I. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)版本(v)1.1确定总缓解率(ORR)。II. 评估药代动力学(PK)特征
【主题与分类】
主题标签:Ovarian Endometrioid Adenocarcinoma、Ovarian High Grade Serous Adenocarcinoma、Platinum-Resistant Ovarian Carcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03587311
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:输卵管子宫内膜样腺癌、输卵管高级别浆液性腺癌、卵巢子宫内膜样腺癌、卵巢高级别浆液性腺癌、铂耐药输卵管癌、铂耐药卵巢癌、铂耐药原发性腹膜癌、原发性腹膜高级别浆液性腺癌。主要目的:I. 评估每周一次anetumab ravtansine(anetumab)联合每两周一次贝伐珠单抗的安全性和耐受性。II. 确定每周一次anetumab联合每两周一次贝伐珠单抗的无进展生存期(PFS)是否优于每周一次紫杉醇联合每两周一次贝伐珠单抗。次要目的:I. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版确定总缓解率(ORR)。II. 评估每周一次anetumab在血清和外周血单核细胞(PBMC)中的药代动力学(PK)特征。III. 评估抗药抗体(ADA)滴度(仅针对接受anetumab的患者)。IV. 评估单核吞噬细胞系统(MPS)功能、Fcγ受体(FcgammaR)、激素和趋化因子介质。V.
将CA125的表达(免疫组化[IHC]及血清)与存档组织中的间皮素表达及循环巨核细胞集落刺激因子(MPF)进行相关性分析。VI. 探究基于血液的血管生成谱分析作为潜在生物标志物的可能性。VII. 利用Oncomine panel对存档肿瘤组织进行分子谱特征分析,并探索诸如BRCA1/2及同源重组修复缺陷状态等基因组突变是否与临床结局相关。探索性目标:I. 评估基于肿瘤组织的VEGF依赖性基因表达特征作为疗效反应生物标志物的价值。研究方案概要:I期:患者在第1、8、15和22天接受anetumab ravtansine静脉输注(IV),输注时间超过1小时,并在第1和15天接受贝伐珠单抗静脉输注,输注时间超过30-90分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,每28天重复一个周期。II期:患者被随机分配至2组中的1组。第I组:患者接受与I期相同的anetumab ravtansine和贝伐珠单抗治疗。第II组:患
数据加载示例(图像类)
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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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