Cemiplimab联合低剂量紫杉醇与卡铂治疗复发/转移性头颈部鳞状细胞癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Cemiplimab联合低剂量紫杉醇与卡铂治疗复发/转移性头颈部鳞状细胞癌的临床研究

基本信息
资源简介
Cemiplimab联合低剂量紫杉醇与卡铂治疗复发/转移性头颈部鳞状细胞癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Cemiplimab联合低剂量紫杉醇与卡铂治疗复发/转移性头颈部鳞状细胞癌的临床研究。覆盖临床IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、转移性头颈部鳞状细胞癌、转移性下咽鳞状细胞癌、转移性喉鳞状细胞癌、转移性口腔鳞状细胞癌、转移性口咽鳞状细胞癌、病理IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8及复发性头颈部鳞状细胞癌。主要目标为评估治疗12周时的总缓解率,次要目标包括评估毒性/耐受性(先进行10例安全性导入期)以及1年和2年的无进展生存期与总生存期。可用于肿瘤治疗响应与生存预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、转移性头颈部鳞状细胞癌、转移性下咽鳞状细胞癌、转移性喉鳞状细胞癌、转移性口腔鳞状细胞癌、转移性口咽鳞状细胞癌、病理IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、复发性头颈部鳞状细胞癌。主要目标:I. 评估cemiplimab、紫杉醇和卡铂联合治疗12周时的总缓解率(ORR)。次要目标:I. 评估所提议联合治疗的毒性/耐受性(最初将进行十例患者的安全性导入期)。II. 评估一年和两年的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。探索性目标
【主题与分类】
主题标签:Stage IV Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVA Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVB Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVC Laryngeal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04862650
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04862650
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:临床IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版,转移性头颈部鳞状细胞癌,转移性下咽鳞状细胞癌,转移性喉鳞状细胞癌,转移性口腔鳞状细胞癌,转移性口咽鳞状细胞癌,病理IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版,复发性头颈部鳞状细胞癌。主要目标:I. 评估cemiplimab、紫杉醇和卡铂联合治疗方案治疗12周时的总体缓解率(ORR)。次要目标:I. 评估拟议联合治疗方案的毒性/耐受性(最初将进行十名患者的安全性导入期)。II. 评估一年和两年时的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。探索性目标:I. 前瞻性测试我们的临床列线图预测计划接受一线cemiplimab联合低剂量每周紫杉醇和卡铂治疗的头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)患者中位OS的能力。II.
评估联合阳性评分(CPS)<1%、>1%和>20%患者的PFS和OS。III. 在前瞻性队列中,比较我们的列线图与CPS的预测能力,并评估列线图与CPS对中位OS的联合相关性。IV. 进行全面的免疫分析,包括使用高维光谱流式细胞术对免疫细胞亚群进行表型分析。评估所有T细胞和E6/E7反应性T细胞(P16+亚组患者)在离体刺激后的T细胞功能及产生细胞因子的能力,并进行TCR测序,以确定与无应答者相比,应答患者的肿瘤中是否出现克隆性T细胞群。大纲:患者接受cemiplimab静脉注射(IV),每3周(Q3W)一次,输注时间超过30分钟,最长104周;并接受紫杉醇IV,输注时间超过60分钟,以及卡铂IV,输注时间超过30分钟,每周一次(QW),最长24周。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下持续治疗。研究治疗完成后,患
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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