Becotatug Vedotin(MRG003)联合抗PD1作为复发转移性鼻咽癌维持治疗的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Becotatug Vedotin(MRG003)联合抗PD1作为复发转移性鼻咽癌维持治疗的疗效与安全性

Sun Yat-sen UniversitySun Yat-sen University
clinicaltrials
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基因组预测Nasopharyngeal Cancinoma (NPC)
Efficacy and Safety of Becotatug Vedotin (MRG003) Combined With Anti-PD1 as Maintenance Therapy for Recurrent and Metastatic Nasopharyngeal Carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Becotatug Vedotin(MRG003)联合抗PD1作为复发转移性鼻咽癌维持治疗的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Becotatug Vedotin(MRG003)联合抗PD1作为复发转移性鼻咽癌维持治疗的疗效与安全性。源站描述指出,复发转移性鼻咽癌高危亚组经标准一线化疗免疫治疗后疗效仍不理想,既往研究显示抗PD-1免疫检查点抑制剂在一线治疗中具有显著抗肿瘤活性,CAPTAIN-1st、JUPITER-02和RATIONALE-309等III期试验证实化疗联合PD-1单抗可延长无进展生存期并成为标准一线方案,但部分患者仅达疾病稳定或血浆EBV DNA持续阳性,单药PD-1维持治疗难以提供持久肿瘤控制。该数据可用于了解该联合维持治疗策略的研究背景与临床问题(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:鼻咽癌(NPC)。复发转移性鼻咽癌(R/M NPC)高危亚组患者经标准一线化疗免疫治疗后疗效仍不理想。既往大量研究表明,抗PD-1免疫检查点抑制剂(ICIs)在R/M NPC一线治疗中具有显著抗肿瘤活性。包括CAPTAIN-1st、JUPITER-02和RATIONALE-309在内的大规模III期试验证实,化疗联合PD-1单克隆抗体可大幅延长患者无进展生存期(PFS),并成为标准一线方案。然而,相当比例的患者在4-6周期化疗免疫治疗后仅达到疾病稳定(SD)或血浆EBV DNA持续阳性,单药PD-1维持治疗几乎无法为该人群提供持久肿瘤控制,中位PFS

【主题与分类】

主题标签:Nasopharyngeal Cancinoma (NPC)。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07705243

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:鼻咽癌(NPC)。对于复发和转移性鼻咽癌(R/M NPC)患者,在接受标准一线化疗免疫治疗后,高危亚组的治疗结果仍不理想。此前大量研究表明,抗PD-1免疫检查点抑制剂(ICIs)在R/M NPC的一线治疗中具有显著的抗肿瘤活性。包括CAPTAIN-1st、JUPITER-02和RATIONALE-309在内的大规模III期试验证实,化疗联合PD-1单克隆抗体可大幅延长患者的无进展生存期(PFS),并已成为标准一线方案。然而,很大一部分患者在接受4-6个周期的化疗免疫治疗后仅达到疾病稳定(SD),或血浆EBV DNA仍呈阳性,而单用PD-1维持治疗几乎无法为该人群提供持久的肿瘤控制,中位PFS短于5个月。此外,以becotatug vedotin为代表的抗体药物偶联物(ADCs)在R/M NPC中已显示出强劲的抗肿瘤活性。

II期临床数据显示,单药becotatug vedotin的客观缓解率(ORR)接近47%,其与PD-1抑制剂联合用于经重度治疗的鼻咽癌(NPC)患者时,ORR高达66.7%,且不良反应可控。基于上述临床前及早期临床证据,研究者假设在PD-1维持治疗基础上加用becotatug vedotin,可为一线化免治疗后仍有残留肿瘤负荷的高危NPC患者带来额外生存获益。研究者此前分析了接受PD-1单药维持治疗患者的真实世界及临床试验数据,验证了单药免疫治疗对一线治疗后疾病稳定(SD)或EBV DNA持续阳性受试者的疗效有限。本研究旨在设计一项前瞻性、多中心、随机对照III期临床试验,以评估becotatug vedotin联合

数据加载示例(图像类)

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import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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       + 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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