Durvalumab与Tremelimumab治疗肌层浸润性高危尿路上皮癌（无法术前接受顺铂为基础治疗）
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于无法在术前接受顺铂为基础化疗的肌层浸润性高危膀胱癌及肾盂尿路上皮癌患者
基本信息
资源简介
Durvalumab与Tremelimumab治疗肌层浸润性高危尿路上皮癌（无法术前接受顺铂为基础治疗）
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于无法在术前接受顺铂为基础化疗的肌层浸润性高危膀胱癌及肾盂尿路上皮癌患者。覆盖多种组织学变异型，包括肉瘤样、微乳头状和浆细胞样变异型，以及肾积水和II期膀胱或肾盂癌。主要目标是评估Durvalumab与Tremelimumab联合治疗的安全性和耐受性，次要目标涉及免疫/分子应答评估。可用于免疫治疗安全性预测、疗效相关生物标志物探索及临床研究设计参考（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肾积水，浸润性膀胱尿路上皮癌肉瘤样变异型，浸润性膀胱尿路上皮癌，微乳头状变异型，浸润性膀胱尿路上皮癌，浆细胞样变异型，浸润性肾盂尿路上皮癌，肉瘤样变异型，肾盂尿路上皮癌，II期膀胱尿路上皮癌AJCC v6和v7，II期肾盂癌AJCC v7。主要目标：I. 评估durvalumab和tremelimumab在无法接受新辅助含顺铂化疗的肌层浸润性高危膀胱癌患者中的安全性和耐受性。次要目标：I. 评估肌层浸润性高危膀胱癌患者对durvalumab和tremelimumab的免疫/分子应答（例如外周血分化簇[CD]4+诱导性T细胞共刺激因子[ICOS]+ T细胞）。
【主题与分类】
主题标签：Hydronephrosis、Renal Pelvis Urothelial Carcinoma、Stage II Renal Pelvis Cancer AJCC v7、Stage II Ureter Cancer AJCC v7、Stage II Urethral Cancer AJCC v7、Stage III Renal Pelvis Cancer AJCC v7、Stage III Ureter Cancer AJCC v7、Stage III Urethral Cancer AJCC v7、Stage IV Renal Pelvis Cancer AJCC v7、Stage IV Ureter Cancer AJCC v7。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02812420
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02812420
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
疾病：肾积水、浸润性膀胱尿路上皮癌肉瘤样变异型、浸润性膀胱尿路上皮癌微乳头变异型、浸润性膀胱尿路上皮癌浆细胞样变异型、浸润性肾盂尿路上皮癌肉瘤样变异型、肾盂尿路上皮癌、II期膀胱尿路上皮癌AJCC v6和v7、II期肾盂癌AJCC v7。主要目标：I. 评估durvalumab和tremelimumab在不符合新辅助含顺铂化疗条件的肌层浸润性高危膀胱癌患者中的安全性和耐受性。次要目标：I. 评估durvalumab和tremelimumab在不符合新辅助含顺铂化疗条件的肌层浸润性高危膀胱癌患者中的免疫/分子应答（例如外周血分化簇[CD]4+诱导性T细胞共刺激因子[ICOS]+ T细胞）。II.
评估接受度伐利尤单抗（durvalumab）和替西木单抗（tremelimumab）新辅助治疗的肌层浸润性高危膀胱癌患者的病理T0率，并与历史数据（高危疾病患者中约为10%）进行比较。III. 评估无复发生存期（RFS）和总生存期（OS）。方案概要：患者在第1周和第4周的第1天接受替西木单抗1小时静脉输注（IV）和度伐利尤单抗1小时静脉输注。末次输注后4-6周开始，患者接受膀胱切除术及盆腔淋巴结清扫手术。研究治疗完成后，对患者随访至90天，之后每3个月随访一次，持续至1年。
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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