Cabozantinib联合Temozolomide治疗不可切除或转移性平滑肌肉瘤或其他软组织肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Cabozantinib联合Temozolomide治疗不可切除或转移性平滑肌肉瘤或其他软组织肉瘤的临床研究

基本信息
资源简介
Cabozantinib联合Temozolomide治疗不可切除或转移性平滑肌肉瘤或其他软组织肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Cabozantinib联合Temozolomide治疗不可切除或转移性平滑肌肉瘤或其他软组织肉瘤的临床研究。覆盖转移性平滑肌肉瘤、转移性软组织肉瘤及AJCC v8定义的III至IV期子宫体平滑肌肉瘤等条件。主要目标是评估第1队列(平滑肌肉瘤组)12周无进展生存率(按RECIST 1.1定义的CR+PR+SD),次要目标包括总体缓解率(CR+PR)和临床获益。可用于肿瘤治疗反应预测与疗效评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性平滑肌肉瘤、转移性软组织肉瘤、AJCC v8 III期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC v8 IIIA期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC v8 IIIB期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC v8 IIIC期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC v8 IV期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC v8 IVA期子宫体平滑肌肉瘤。主要目标:I. 确定第1队列(平滑肌肉瘤组)接受cabozantinib和temozolomide治疗的受试者在12周时评估的无进展生存期(定义为完全缓解[CR]+部分缓解[PR]+疾病稳定[SD]),依据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1。次要目标:I. 确定第1队列接受cabozantinib和temozolomide联合治疗的受试者的总体缓解率(定义为CR+PR)。II. 确定临床获益
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Leiomyosarcoma、Metastatic Soft Tissue Sarcoma、Unresectable Leiomyosarcoma、Unresectable Soft Tissue Sarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04200443
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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:转移性平滑肌肉瘤、转移性软组织肉瘤、AJCC第8版III期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC第8版IIIA期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC第8版IIIB期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC第8版IIIC期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC第8版IV期子宫体平滑肌肉瘤、AJCC第8版IVA期子宫体平滑肌肉瘤。主要目的:I. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1,确定接受卡博替尼和替莫唑胺治疗的队列1(平滑肌肉瘤组)受试者在12周时评估的无进展生存期(定义为完全缓解[CR]+部分缓解[PR]+疾病稳定[SD])。次要目的:I. 确定接受卡博替尼和替莫唑胺联合治疗的队列1受试者的总缓解率(定义为CR+PR)。II. 确定接受卡博替尼和替莫唑胺联合治疗的队列1受试者的临床获益率(CR+PR+SD)。III. 评估接受卡博替尼和替莫唑胺联合治疗受试者的中位无进展生存率。IV.
评估队列1中接受卡博替尼与替莫唑胺联合治疗的受试者的总生存期。V. 评估接受卡博替尼与替莫唑胺联合治疗的受试者的安全性和耐受性。VI. 确定队列2(其他软组织肉瘤)中的总缓解率(定义为CR+PR)。VII. 通过欧洲癌症研究与治疗组织(EORTC)生活质量问卷(QLQ-C30)和EuroQoL组健康问卷(EQ-5D-5L)评估生活质量和受试者报告结局。探索性目的:I. 估计无进展生存率(PFR)和总生存期(OS)与sVEGFR2、PIGF、VEGF、HGF、sMET、VEGF-C、VEGF-D和可溶性AXL水平的相关性。方案概要:患者在第1-28天每日一次(QD)口服(PO)卡博替尼,并在第1-5天每日一次口服替莫唑胺。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复一个周期。完成研究治疗后,疾病进展(PD)的患者每6个月随访一次。
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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