TPC诱导化疗联合尼妥珠单抗与特瑞普利单抗免疫夹心方案对比全程免疫治疗用于局部晚期鼻咽癌的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)的治疗研究,比较TPC诱导化疗联合尼妥珠单抗与特瑞普利单抗的免疫夹心方案与全程免疫治疗的疗效和安全性

Sun Yat-sen UniversitySun Yat-sen University
clinicaltrials
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其他预测Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)
Efficacy and Safety of TPC Induction Chemotherapy Combined With Nimotuzumab and Toripalimab "Immune Sandwich" Regimen Versus Full-Course Immunotherapy for Locally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

TPC诱导化疗联合尼妥珠单抗与特瑞普利单抗免疫夹心方案对比全程免疫治疗用于局部晚期鼻咽癌的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)的治疗研究,比较TPC诱导化疗联合尼妥珠单抗与特瑞普利单抗的免疫夹心方案与全程免疫治疗的疗效和安全性。源站描述提及CONTINUUM、DIPPER、DIAMOND等III期试验中抗PD-1药物联合放化疗使高危患者3年EFS率达86%-88%,并涉及抗EGFR抗体尼妥珠单抗增强放疗敏感性的机制。数据可用于免疫联合治疗方案的疗效与安全性分析及生存结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:鼻咽癌(NPC)。免疫治疗与靶向治疗的联合大幅提高了局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)患者的生存结局。大量既往研究已证实,PD-1免疫检查点抑制剂对局部晚期鼻咽癌具有显著的抗肿瘤疗效。包括CONTINUUM、DIPPER和DIAMOND在内的大规模III期试验证实,在放化疗基础上加用抗PD-1药物可显著延长高危LA-NPC患者的无事件生存期(EFS),3年EFS率高达86%-88%。此外,抗EGFR靶向抗体尼妥珠单抗可增强放疗敏感性,与综合放化疗联合时可进一步优化LA-NPC患者的长期生存。机制研究揭示,EGFR通路激活会上调

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07706985

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    • 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。

数据说明

适应症:鼻咽癌(NPC)。免疫治疗与靶向治疗的联合应用已大幅提高局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)患者的生存结局。既往大量研究已证实,PD-1免疫检查点抑制剂对局部晚期鼻咽癌具有显著的抗肿瘤疗效。包括CONTINUUM、DIPPER和DIAMOND在内的大规模III期试验证实,在放化疗基础上加用抗PD-1药物可显著延长高危LA-NPC患者的无事件生存期(EFS),3年EFS率高达86%-88%。此外,抗EGFR靶向抗体尼妥珠单抗可增强放疗敏感性,与综合放化疗联合应用时可进一步优化LA-NPC患者的长期生存。机制研究表明,EGFR通路激活可上调肿瘤PD-L1表达,尼妥珠单抗与特瑞普利单抗联合可产生协同抗肿瘤效应。

然而,在诱导期、同期及辅助期全程进行强化免疫治疗,可能导致放疗期间出现严重的治疗相关淋巴细胞减少症,这可能会削弱免疫治疗疗效并增加不良反应风险。我们前期的探索性试验表明,“免疫三明治”策略(仅在诱导期和辅助期应用特瑞普利单抗,放疗期间不同期联合免疫治疗,而是联合每周尼妥珠单抗)在获得相当生存获益的同时降低了治疗毒性。本研究旨在设计一项多中心、随机、开放标签的非劣效性III期临床试验,比较“免疫三明治”方案(TPC诱导化疗联合尼妥珠单抗和特瑞普利单抗,同期尼妥珠单抗单药放疗,随后特瑞普利单抗维持治疗)与全程特瑞普利单抗联合方案在局部晚期鼻咽癌患者中的疗效与安全性。

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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