西妥昔单抗联合阿维鲁单抗或阿维鲁单抗单药治疗至少一线系统治疗后进展的不可切除局部晚期或转移性鳞状细胞肛管癌（CARACAS）
源站描述指出，SCCAC 标准一线治疗为 5-FU 联合顺铂，5 年生存率约 32%，近期病例系列中该方案客观缓解率为 34.4%、5 年生存率为 15%；SCCAC 尚无标准二线治疗；西妥昔单抗联合伊立替康在经治 SCCAC 患者中显示出有前景的结果，并曾在 I-III 期 SCCAC 中与顺铂加
基本信息
资源简介
西妥昔单抗联合阿维鲁单抗或阿维鲁单抗单药治疗至少一线系统治疗后进展的不可切除局部晚期或转移性鳞状细胞肛管癌（CARACAS）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为鳞状细胞肛门癌（SCCAC）。源站描述指出，SCCAC 标准一线治疗为 5-FU 联合顺铂，5 年生存率约 32%，近期病例系列中该方案客观缓解率为 34.4%、5 年生存率为 15%；SCCAC 尚无标准二线治疗；西妥昔单抗联合伊立替康在经治 SCCAC 患者中显示出有前景的结果，并曾在 I-III 期 SCCAC 中与顺铂加 5-FU 及放疗联合测试。该数据可用于了解该疾病治疗背景与相关研究设计（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Squamous Cell Anal Carcinoma. SCCAC 的标准一线治疗是 5-FU 联合顺铂，5 年生存率约为 32%（Faivre 1999）；在最近一组 SCCAC 患者的病例系列中，5-FU 和顺铂作为一线治疗产生了 34.4% 的客观缓解率（ORR）和 15% 的 5 年生存率（Sclafani 2017）； SCCAC 不存在标准二线治疗；* 西妥昔单抗联合伊立替康在经治的 SCCAC 患者中已显示出有前景的结果（Lukan 2009）。此外，它最近在 I-III 期 SCCAC 中与顺铂加 5-FU 及放疗联合进行了测试。尽管两项研究均未达到其预先指定的终点，但均报告了在疾病局部控制方面令人关注的活性，从而推测西妥昔单抗值得进一步在
【主题与分类】
主题标签：Squamous Cell Anal Carcinoma。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03944252
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03944252
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：肛管鳞状细胞癌。* SCCAC的标准一线治疗是5-FU联合顺铂，5年生存率约为32%（Faivre 1999）；在最近的一系列SCCAC患者病例中，5-FU和顺铂联合作为一线治疗产生了34.4%的客观缓解率（ORR）和15%的5年生存率（Sclafani 2017）；* SCCAC没有标准的二线治疗；* 西妥昔单抗联合伊立替康在既往接受过治疗的SCCAC患者中显示出有希望的结果（Lukan 2009）。此外，最近在I-III期SCCAC中测试了它与顺铂加5-FU和放疗的联合应用。
尽管两项研究均未达到其预设终点，但均报告了在局部疾病控制方面具有令人关注的活性，从而促使人们推测西妥昔单抗值得在新策略中进一步研究（Garg 2017, Sparano 2017）；* 抗PD1治疗，如纳武利尤单抗和帕博利珠单抗，在转移性难治性SCCAC中显示出有前景的活性，体现在缓解率和疾病控制方面，且毒性特征可接受（Morris 2017, Ott 2017）；* 近期显示，基于西妥昔单抗的方案可诱导免疫原性细胞死亡（Pozzi 2016），而PD-L1阻断应导致NK细胞活化，从而增强西妥昔单抗的ADCC效应（Concha-Benavente 2015, Concha-Benavente 2016）。基于这些考虑，研究者设计了本项随机II期试验，评估avelumab单药或avelumab联合西妥昔单抗用于既往接受过治疗、不可切除的局部晚期或转移性SCCAC。
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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