恩弗妥单抗治疗不可切除或转移性放射性碘难治性分化型甲状腺癌、未分化甲状腺癌、甲状腺髓样癌或NUT癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Enfortumab Vedotin治疗不可切除或转移性放射性碘难治性分化型甲状腺癌、未分化甲状腺癌、甲状腺髓样癌或NUT癌的临床试验信息

基本信息
资源简介
恩弗妥单抗治疗不可切除或转移性放射性碘难治性分化型甲状腺癌、未分化甲状腺癌、甲状腺髓样癌或NUT癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Enfortumab Vedotin治疗不可切除或转移性放射性碘难治性分化型甲状腺癌、未分化甲状腺癌、甲状腺髓样癌或NUT癌的临床试验信息。覆盖转移性分化型甲状腺癌、转移性NUT癌、转移性未分化甲状腺癌、转移性甲状腺髓样癌、难治性分化型甲状腺癌及III/IV期分化型甲状腺癌、III期甲状腺髓样癌等病种。主要目的为评估6个月无进展生存比例,次要目的为评估疗效。可用于肿瘤治疗疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:转移性分化型甲状腺癌、转移性NUT癌、转移性未分化甲状腺癌、转移性甲状腺髓样癌、难治性分化型甲状腺癌、III期分化型甲状腺癌AJCC v8、III期甲状腺髓样癌AJCC v8、IV期分化型甲状腺癌AJCC v8。主要目的:I. 通过评估6个月时存活且无进展的患者比例,评估Enfortumab Vedotin(EV)治疗放射性碘难治性(RAIR)分化型甲状腺癌(DTC)、未分化甲状腺癌(ATC)、甲状腺髓样癌(MTC)和睾丸核蛋白(NUT)癌(NC)患者的疗效。次要目的:I. 通过评估……评估Enfortumab Vedotin(EV)在RAIR DTC、ATC、MTC和NC患者中的疗效
【主题与分类】
主题标签:Metastatic NUT Carcinoma、Unresectable NUT Carcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07863765
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:转移性分化型甲状腺癌、转移性NUT癌、转移性甲状腺未分化癌、转移性甲状腺髓样癌、难治性分化型甲状腺癌、AJCC第8版III期分化型甲状腺癌、AJCC第8版III期甲状腺髓样癌、AJCC第8版IV期分化型甲状腺癌。
主要目的:I. 通过评估6个月时存活且无进展的患者比例,评价enfortumab vedotin(EV)治疗放射性碘难治性(RAIR)分化型甲状腺癌(DTC)、甲状腺未分化癌(ATC)、甲状腺髓样癌(MTC)及睾丸核蛋白(NUT)癌(NC)患者的疗效。
次要目的:I. 通过影像学评估客观缓解率(ORR),评价enfortumab vedotin(EV)治疗RAIR DTC、ATC、MTC及NC患者的疗效。II. 通过评估无进展生存期,评价enfortumab vedotin(EV)治疗RAIR DTC、ATC、MTC及NC患者的疗效。III.
评估enfortumab vedotin(EV)治疗RAIR DTC、ATC、MTC和NC患者的疗效,通过评价6个月时的总生存时间。IV. 通过评价总生存时间,评估enfortumab vedotin(EV)治疗RAIR DTC、ATC、MTC和NC患者的疗效。V. 评估EV单药治疗RAIR DTC、ATC、MTC和NC患者的安全性和耐受性。VI. 描述接受EV治疗的RAIR DTC、ATC、MTC和NC患者的生活质量特征。探索性目标:I. 评估接受EV治疗患者的免疫细胞图谱。II. 评估RAIR DTC、ATC、MTC和NC患者中Nectin-4的表达。III. 对RAIR DTC、ATC、MTC和NC患者进行下一代测序(NGS)、生物标志物分析及可选的单细胞测序,以评估对EV单药治疗的应答或失败。研究概要:患者在每个周期的第1、8和15天接受enfortumab vedotin静脉注射(IV)。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,周期每28天重复一次,最长持续2年。患者接受计算机断层扫描(CT)、X射线成像
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




