Cemiplimab一线治疗晚期基底细胞癌(BCC)患者的疗效与安全性评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Cemiplimab 作为晚期基底细胞癌(BCC)一线治疗的疗效与安全性评估

Institut für Klinische Krebsforschung IKF GmbH at Krankenhaus NordwestInstitut für Klinische Krebsforschung IKF GmbH at Krankenhaus Nordwest
clinicaltrials
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其他预测Basal Cell Carcinoma (BCC)First Line Treatment
Evaluation of Efficacy and Safety of Cemiplimab as First Line Treatment for Advanced Basal Cell Carcinoma (BCC) Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Cemiplimab一线治疗晚期基底细胞癌(BCC)患者的疗效与安全性评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Cemiplimab 作为晚期基底细胞癌(BCC)一线治疗的疗效与安全性评估。研究为探索性、研究者发起的单臂多中心 II 期试验,纳入未接受过 vismodegib、sonidegib 等 hedgehog 抑制剂治疗的局部晚期 BCC 患者,接受 Cemiplimab(350 mg,静脉注射)治疗,每 21 天一个周期,最多 17 个周期或 12 个月。治疗及随访期间每 12 周评估治疗反应,并采集肿瘤样本用于转化研究,以探索与疗效相关的潜在生物标志物。数据可用于肿瘤免疫治疗反应预测及生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:基底细胞癌(BCC),一线治疗。本研究是一项探索性、研究者发起的单臂、多中心 II 期试验。未接受过 vismodegib 和 sonidegib 等 hedgehog 抑制剂治疗的局部晚期 BCC 患者将接受 Cemiplimab(350 mg,静脉注射),在每个 21 天周期的第 1 天给药,持续最多 12 个月(最多 17 个周期),或直至出现不可耐受的毒性或疾病进展,以先发生者为准。所有患者将被随访直至死亡或末例患者末次使用 Cemiplimab 后最多 12 个月。治疗反应将在治疗和随访阶段每 12 周(± 7 天)评估一次。此外,将收集肿瘤样本并用于转化研究,为建立与 Cemiplimab 疗效相关的潜在生物标志物提供基础。主要目

【主题与分类】

主题标签:Basal Cell Carcinoma (BCC)、First Line Treatment。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06981325

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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:基底细胞癌(BCC),一线治疗。本研究为一项探索性、研究者发起的单臂多中心II期试验。未经Hedgehog抑制剂(如维莫德吉和索尼德吉)治疗的局部晚期BCC患者将接受西米普利单抗(350 mg,静脉注射)治疗,每21天为一个周期,于第1天给药,持续至多12个月(最多17个周期),或直至出现不可耐受的毒性或疾病进展,以先发生者为准。所有患者将随访至死亡或末例患者末次使用西米普利单抗后最多12个月。在治疗和随访阶段,每12周(±7天)评估一次治疗反应。此外,将收集肿瘤样本用于转化研究,为建立与西米普利单抗疗效相关的潜在生物标志物提供基础。本研究的主要目的是评估西米普利单抗作为一线治疗用于晚期、未经HHI治疗的BCC的疗效,以治疗6个月后的客观缓解率(ORR)衡量。

次要目标是评估Cemiplimab作为晚期BCC一线治疗的安全性和耐受性。

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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