同步放化疗联合或不联合Atezolizumab治疗局限性肌层浸润性膀胱癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局限性肌层浸润性膀胱癌(MIBC)患者,覆盖膀胱尿路上皮癌、肌层浸润性膀胱癌及AJCC v8 II期、IIIA期膀胱癌

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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表格预测Bladder Urothelial CarcinomaMuscle Invasive Bladder CarcinomaStage II Bladder Cancer AJCC v8Stage IIIA Bladder Cancer AJCC v8
Chemoradiotherapy With or Without Atezolizumab in Treating Patients With Localized Muscle Invasive Bladder Cancer

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

同步放化疗联合或不联合Atezolizumab治疗局限性肌层浸润性膀胱癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局限性肌层浸润性膀胱癌(MIBC)患者,覆盖膀胱尿路上皮癌、肌层浸润性膀胱癌及AJCC v8 II期、IIIA期膀胱癌。研究比较同步放化疗联合或不联合Atezolizumab的疗效,主要终点为膀胱保留无事件生存(BI-EFS),次要终点包括总生存、改良膀胱保留无事件生存、病理缓解、无转移生存、不良事件及非肌层浸润性膀胱癌复发率等。可用于评估联合免疫治疗在膀胱保留策略中的价值及相关预后预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱尿路上皮癌、肌层浸润性膀胱癌、AJCC v8 II期膀胱癌、AJCC v8 IIIA期膀胱癌。主要目的:I. 在局限性肌层浸润性膀胱癌(MIBC)中,比较同步放化疗(CRT)联合与不联合atezolizumab的膀胱保留无事件生存(BI-EFS)。次要目的:I. 比较两臂之间的总生存。II. 比较两臂之间包括癌症相关死亡在内的改良膀胱保留无事件生存。III. 在完成放化疗后3个月时比较两臂之间的完全和部分病理缓解。IV. 按臂估计无转移生存。V. 比较各臂的定性和定量不良事件。VI. 按臂估计非肌层浸润性膀胱癌复发率。VII. 估计挽救性膀胱

【主题与分类】

主题标签:Bladder Urothelial Carcinoma、Muscle Invasive Bladder Carcinoma、Stage II Bladder Cancer AJCC v8、Stage IIIA Bladder Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03775265

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数据说明

疾病:膀胱尿路上皮癌、肌层浸润性膀胱癌、AJCC第8版II期膀胱癌、AJCC第8版IIIA期膀胱癌。主要目标:I. 比较同步放化疗(CRT)联合或不联合阿替利珠单抗在局部肌层浸润性膀胱癌(MIBC)中的膀胱完整无事件生存期(BI-EFS)。次要目标:I. 比较两组之间的总生存期。II. 比较两组之间包括癌症相关死亡在内的改良膀胱完整无事件生存期。III. 比较完成放化疗后3个月时两组之间的完全和部分病理缓解。IV. 按组估计无转移生存期。V. 比较每组的不良事件定性和定量。VI. 按组估计非肌层浸润性膀胱癌复发率。VII. 按组估计挽救性膀胱切除术的比率及膀胱切除术的原因。VIII.

比较随机接受化放疗联合或不联合阿替利珠单抗治疗的局限性肌层浸润性膀胱癌患者在54周时,使用欧洲癌症研究与治疗组织(EORTC)生活质量问卷(QLQ)-核心(C)30总体健康状况(GHS)子量表评分所报告的患者总体生活质量(QOL)均值。转化医学目标:I. 检验以下假设:一组经验证的同步化放疗生物标志物,涉及核MRE11、脱氧核糖核酸损伤应答(DDR)功能受损和肿瘤亚型分型,将对接受原发肿瘤同步化放疗或化疗免疫放疗(CIRT)患者的BI-EFS具有预后价值。II. 检验以下假设:肿瘤总突变负荷、新抗原负荷、浸润性免疫应答、PD-L1表达和T细胞应答与同步CIRT后增强的应答相关。III. 储存尿液标本以供未来使用。患者报告结局(PROs)目标:I. 比较局限性肌层浸润性膀胱癌患者在54周时,通过EORTC QLQ-C30总体健康状况子量表评分所测得的患者报告总体QOL均值。

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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