Dostarlimab治疗局部晚期或转移性癌症(非结直肠/非子宫内膜)伴肿瘤dMMR/MSI
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Dostarlimab用于局部晚期或转移性非结直肠、非子宫内膜癌症且肿瘤为dMMR/MSI状态的研究

基本信息
资源简介
Dostarlimab治疗局部晚期或转移性癌症(非结直肠/非子宫内膜)伴肿瘤dMMR/MSI
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Dostarlimab用于局部晚期或转移性非结直肠、非子宫内膜癌症且肿瘤为dMMR/MSI状态的研究。覆盖胰腺腺癌、Vater壶腹癌、肾上腺皮质癌、神经内分泌癌、软组织肉瘤、小肠腺癌、十二指肠腺癌和胃腺癌。数据包含患者签署知情同意后进入预纳入期的评估信息,如dMMR/MSI状态、人口学数据、肿瘤评估及临床和实验室检查,并涉及随机分组接受不同剂量Dostarlimab治疗的方案。可用于肿瘤免疫治疗相关的患者筛选、疗效预测或分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胰腺腺癌、Vater壶腹癌、肾上腺皮质癌、神经内分泌癌、软组织肉瘤、小肠腺癌、十二指肠腺癌、胃腺癌。签署知情同意书后,患者将进入预纳入期(治疗开始前最多28天),在此期间将进行所有评估资格所需的检查,包括dMMR/MSI状态、人口学数据收集、肿瘤评估以及临床和实验室评估。必须通过免疫组织化学(IHC)或下一代测序(NGS)/聚合酶链反应(PCR)对MMR/MSI状态进行集中确认才能纳入患者。患者将按1:1随机分配接受dostarlimab静脉注射500 mg每3周一次共4个周期,随后1000 mg每6周一次所有周期
【主题与分类】
主题标签:Pancreatic Adenocarcinoma、Ampulla of Vater Carcinoma、Adrenocortical Carcinoma、Neuroendocrine Carcinoma、Soft Tissue Sarcoma、Small Bowel Adenocarcinoma、Duodenum Adenocarcinoma、Gastric Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06333314
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06333314
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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
适应症:胰腺腺癌、壶腹癌、肾上腺皮质癌、神经内分泌癌、软组织肉瘤、小肠腺癌、十二指肠腺癌、胃腺癌。签署知情同意书后,患者将进入预纳入期(治疗开始前最长28天),在此期间将进行所有评估其资格所需的检查,包括dMMR/MSI状态、人口学数据收集、肿瘤评估以及临床和实验室评估。必须通过免疫组织化学(IHC)或下一代测序(NGS)/聚合酶链反应(PCR)对MMR/MSI状态进行集中确认,方可纳入患者。患者将按1:1随机分配,接受多塔利单抗静脉注射500 mg每3周一次,共4个周期,随后1000 mg每6周一次,此后所有周期(实验组A),或接受标准化疗(对照组B),直至疾病进展、不可接受的毒性、死亡、研究者决定、撤回知情同意,或最长24个月。
随机化将按以下因素分层:* 原发肿瘤(十二指肠和小肠/胃/食管胃交界处 vs 胰腺/法特壶腹 vs 其他),* 年龄(<70岁 vs ≥70岁),* 分期:局部晚期 vs 转移性。随机分配至B组的患者,在研究者根据实体瘤疗效评价标准1.1版(RECIST v1.1)评估记录疾病进展后,可能有资格参加交叉阶段。交叉患者随后可接受dostarlimab治疗,最长2年,按照实验组A规定的时间表进行。无论进展时间如何,这些患者不得在末次化疗给药后28天内(洗脱期)开始dostarlimab治疗。交叉后停止dostarlimab治疗的患者将进入随访阶段,直至最后一名随机患者的末次随访。交叉为可选,由研究者酌情决定(需协调研究者同意)。两组中,肿瘤评估将由当地
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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