卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼治疗高危妊娠滋养细胞肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼治疗高危妊娠滋养细胞肿瘤的研究。研究覆盖超高危(Cohort A)和高危化疗难治或复发(Cohort B)两类患者,评估联合治疗的疗效与安全性

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其他Gestational Trophoblastic Neoplasia
Camrelizumab Plus Apatinib in Patients With High-risk Gestational Trophoblastic Neoplasia

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼治疗高危妊娠滋养细胞肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼治疗高危妊娠滋养细胞肿瘤的研究。研究覆盖超高危(Cohort A)和高危化疗难治或复发(Cohort B)两类患者,评估联合治疗的疗效与安全性。Cohort A 患者接受卡瑞利珠单抗、阿帕替尼联合化疗,血清 β-hCG 正常后继续巩固化疗联合卡瑞利珠单抗和阿帕替尼 4 周期,随后以卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼维持治疗 6 个月。主要终点为完全缓解率。数据可用于了解该联合方案的研究设计与治疗流程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:妊娠滋养细胞肿瘤。本研究旨在评估卡瑞利珠单抗与阿帕替尼联合治疗用于超高危(Cohort A)和高危化疗难治或复发(Cohort B)妊娠滋养细胞肿瘤(GTN)患者的疗效与安全性。Cohort A:符合条件的患者将接受卡瑞利珠单抗(200mg 每2周静脉注射)联合阿帕替尼(250 mg 每日一次口服)及化疗。血清β-人绒毛膜促性腺激素(β-hCG)水平正常化后,患者将接受4周期巩固化疗联合卡瑞利珠单抗和阿帕替尼,随后接受6个月卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼维持治疗。治疗将持续至完成治疗、疾病进展、不可接受的毒性或撤回知情同意。主要终点为完全缓解率(达到完全缓解的患者比例

【主题与分类】

主题标签:Gestational Trophoblastic Neoplasia。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05139095

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

适应症:妊娠滋养细胞肿瘤。本研究旨在评估卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼作为联合疗法,在超高危(A队列)和高危化疗难治性或复发性(B队列)妊娠滋养细胞肿瘤(GTN)患者中的疗效与安全性。A队列:符合条件的患者将接受卡瑞利珠单抗(200mg,每2周一次,静脉注射)联合阿帕替尼(250mg,每日一次,口服)及化疗。血清β-人绒毛膜促性腺激素(β-hCG)水平恢复正常后,患者将接受4个周期的巩固化疗联合卡瑞利珠单抗及阿帕替尼,随后接受6个月的卡瑞利珠单抗联合阿帕替尼维持治疗。治疗将持续至完成治疗、疾病进展、出现不可接受的毒性或撤回知情同意。主要终点为完全缓解率(达到完全缓解的患者比例)。

次要终点包括客观缓解率(达到完全缓解和部分缓解的患者比例)、无进展生存期(从治疗开始到疾病进展或死亡的时间,以先发生者为准)、总生存期(从治疗开始到死亡日期或末次随访的时间)、缓解持续时间(从首次出现缓解证据到疾病进展或死亡的时间,以先发生者为准)以及安全性。B队列:符合条件的患者将接受卡瑞利珠单抗(200mg,每3周一次,静脉注射)联合阿帕替尼(250mg,每日一次,口服)联合化疗。治疗将持续至疾病进展、出现不可接受的毒性或撤回知情同意。达到完全缓解的患者将接受6个周期的巩固治疗。主要终点为客观缓解率。次要终点包括无进展生存期、缓解持续时间、总生存期和安全性。

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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