Cobimetinib联合Atezolizumab治疗晚期或难治性罕见肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Cobimetinib联合Atezolizumab治疗晚期或难治性罕见肿瘤的临床试验信息

基本信息
资源简介
Cobimetinib联合Atezolizumab治疗晚期或难治性罕见肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Cobimetinib联合Atezolizumab治疗晚期或难治性罕见肿瘤的临床试验信息。覆盖皮肤鳞状细胞癌、阑尾腺癌、罕见病变、局部晚期恶性肿瘤、转移性恶性肿瘤、转移性皮肤鳞状细胞癌及转移性小肠腺癌等病种。主要目标是按RECIST v1.1评估客观缓解率,次要目标包括无进展生存期、总生存期、疾病控制率与缓解持续时间。可用于罕见肿瘤免疫联合治疗疗效预测与相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤鳞状细胞癌、阑尾腺癌、罕见病变、局部晚期恶性肿瘤、局部晚期皮肤鳞状细胞癌、转移性恶性肿瘤、转移性皮肤鳞状细胞癌、转移性小肠腺癌。主要目标:I. 使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版评估客观缓解率(ORR),以评价cobimetinib联合atezolizumab(COTEZO)在晚期罕见肿瘤队列中的疗效。次要目标:I. 根据RECIST v1.1和免疫相关(ir)RECIST确定COTEZO在晚期罕见肿瘤队列中的无进展生存期(PFS)。II. 确定COTEZO在晚期罕见肿瘤队列中的总生存期(OS)。III. 根据RECIST v1.1确定COTEZO在晚期罕见肿瘤队列中的疾病控制率(DCR)和缓解持续时间(DOR)。
【主题与分类】
主题标签:Skin Squamous Cell Carcinoma、Appendix Adenocarcinoma、Rare Lesion、Locally Advanced Malignant Neoplasm、Metastatic Malignant Neoplasm、Metastatic Skin Squamous Cell Carcinoma、Rare Neoplastic Syndrome、Refractory Malignant Neoplasm、Unresectable Malignant Neoplasm。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03108131
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03108131
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:皮肤鳞状细胞癌、阑尾腺癌、罕见病变、局部晚期恶性肿瘤、局部晚期皮肤鳞状细胞癌、转移性恶性肿瘤、转移性皮肤鳞状细胞癌、转移性小肠腺癌。主要目的:I. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版,通过客观缓解率(ORR)评估cobimetinib联合atezolizumab(COTEZO)在晚期罕见肿瘤队列中的疗效。次要目的:I. 根据RECIST第1.1版和免疫相关(ir)RECIST,确定COTEZO在晚期罕见肿瘤队列中的无进展生存期(PFS)。II. 确定COTEZO在晚期罕见肿瘤队列中的总生存期(OS)。III. 根据RECIST第1.1版和irRECIST,确定COTEZO在晚期罕见肿瘤队列中的疾病控制率(DCR)和缓解持续时间(DOR)。IV. 根据免疫相关RECIST标准确定客观缓解率(ORR)。V. 确定接受COTEZO治疗的晚期罕见肿瘤患者的安全性特征和不良事件。VI.
从接受COTEZO治疗的晚期罕见肿瘤患者中收集并储存肿瘤组织和外周血,以供未来进行相关性分析。研究概要:参与者每日口服cobimetinib(PO),第1-21天每天一次(QD),并在第1天和第15天静脉注射atezolizumab(IV),输注时间超过60分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,每28天重复一个周期。完成研究治疗后,参与者此后每3个月进行一次随访。
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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