恩弗妥单抗维多汀联合或不联合帕博利珠单抗治疗罕见泌尿生殖系统肿瘤(E-VIRTUE)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罕见泌尿生殖系统肿瘤,涵盖膀胱腺癌、膀胱鳞状细胞癌和睾丸生殖细胞肿瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Adenocarcinoma of the BladderSquamous Cell Carcinoma of the BladderTesticular Germ Cell Tumors
Enfortumab Vedotin With or Without Pembrolizumab in Rare Genitourinary Tumors (E-VIRTUE)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

恩弗妥单抗维多汀联合或不联合帕博利珠单抗治疗罕见泌尿生殖系统肿瘤(E-VIRTUE)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罕见泌尿生殖系统肿瘤,涵盖膀胱腺癌、膀胱鳞状细胞癌和睾丸生殖细胞肿瘤。罕见泌尿生殖肿瘤因发病率低,难以开展大型随机临床试验,治疗信息多来自病例报告、回顾性研究和小型试验。数据集涉及 Pembrolizumab 这一靶向 PD-1 的人源化单克隆抗体,以及 Nectin-4 这一 1 型跨膜蛋白。可用于探索罕见泌尿生殖肿瘤的免疫治疗与靶向治疗策略,支持临床预测与疗效评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱腺癌、膀胱鳞状细胞癌、睾丸生殖细胞肿瘤。背景: 罕见泌尿生殖(GU)肿瘤是发生于泌尿生殖道(包括肾脏、膀胱、输尿管、睾丸和阴茎)的异常组织学肿瘤。由于其罕见性,目前可用的登记系统、治疗方案或组织库未能系统性地收录它们。 在这些小患者群体中,大型随机临床试验在后勤上难以实施。因此,治疗信息来自病例报告、回顾性研究和小型临床试验,并且经常从类似肿瘤类型的试验中外推。 Pembrolizumab 是一种强效且高度选择性的人源化单克隆抗体,靶向免疫检查点程序性细胞死亡蛋白 1(PD-1)受体。 Nectin-4 是一种 1 型跨膜蛋白,属于

【主题与分类】

主题标签:Adenocarcinoma of the Bladder、Squamous Cell Carcinoma of the Bladder、Testicular Germ Cell Tumors。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06041503

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    • 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。

数据说明

疾病:膀胱腺癌、膀胱鳞状细胞癌、睾丸生殖细胞肿瘤。背景:* 罕见泌尿生殖系统肿瘤是指在泌尿生殖道(包括肾脏、膀胱、输尿管、睾丸和阴茎)中发生的组织学异常的肿瘤。由于其罕见性,目前可用的登记系统、治疗方案或组织库未能系统地收集这些肿瘤的数据。* 在这些小规模患者群体中,大型随机临床试验在后勤上难以实施。因此,治疗信息来源于病例报告、回顾性研究和小型临床试验,并且经常从类似肿瘤类型的试验中推断得出。* 帕博利珠单抗是一种强效且高度选择性的人源化单克隆抗体,靶向免疫检查点程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)受体。* Nectin-4是一种1型跨膜蛋白,属于与细胞间黏附相关的免疫球蛋白样黏附分子家族成员。* Nectin-4在癌细胞中高表达,尤其是在尿路上皮癌(UCs)中。

  • Enfortumab vedotin(EV)是一种抗体-药物偶联物,由靶向nectin-4的人源单克隆抗体与微管破坏性细胞毒性药物单甲基澳瑞他汀E(MMAE)组成。EV已在转移性尿路上皮癌中显示出生存获益,而转移性尿路上皮癌几乎普遍高表达nectin-4。* 有数据表明,在尿路上皮癌(UC)和膀胱癌变异型中,nectin-4表达与程序性细胞死亡配体1(PD-L1)表达及错配修复缺陷共存。* 目前关于罕见泌尿生殖(GU)肿瘤中nectin-4表达水平的数据非常有限,且无证据表明EV在这些肿瘤中具有活性。目的:-评估接受enfortumab vedotin(EV)联合或不联合帕博利珠单抗治疗的罕见泌尿生殖(GU)肿瘤参与者的客观缓解率(ORR),依据RECIST v1.1标准。入选标准:* 年龄≥18岁 * 组织学确诊的局部晚期或转移性泌尿道纯腺癌、纯鳞状细胞癌

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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