诱导高-低剂量放疗联合抗PD-1后行根治性放疗治疗复发鼻咽癌(单臂II期)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项单臂、单中心II期临床试验,评估非连续性放免联合策略治疗不适合手术的复发鼻咽癌的安全性与疗效

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clinicaltrials
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其他预测Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)Recurrent Nasopharyngeal Neoplasms
Induction High-Low Dose Radiotherapy Plus Anti-PD-1 Followed by Definitive Radiotherapy in Recurrent Nasopharyngeal Carcinoma (Single-Arm Phase II)

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

诱导高-低剂量放疗联合抗PD-1后行根治性放疗治疗复发鼻咽癌(单臂II期)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项单臂、单中心II期临床试验,评估非连续性放免联合策略治疗不适合手术的复发鼻咽癌的安全性与疗效。诱导阶段采用三次低剂量放疗(1.5 Gy×3)联合高剂量推量(5 Gy×3至肿瘤核心,保护颈动脉/黏膜)及抗PD-1(第1天和第22天240 mg IV);间隔21-28天后行根治性IMRT(2 Gy×28,每周5天),不同步免疫治疗;放疗后2周内开始抗PD-1维持(240 mg IV Q3W)至多12个月。主要终点为放疗后3个月ORR,次要终点包括3年OS、3年PFS、安全性(NCI-CTCAE v5.0)等(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:鼻咽癌(NPC)、复发性鼻咽肿瘤。这项单臂、单中心II期试验评估一种非连续性放免联合策略用于不适合手术的复发性鼻咽癌(NPC)的安全性和疗效。诱导阶段包括三次低剂量放疗(1.5 Gy×3)联合高剂量推量(5 Gy×3至肿瘤核心,保护颈动脉/黏膜)并联合抗PD-1(第1天和第22天240 mg IV)。间隔21-28天后,行根治性IMRT(2 Gy×28,每周5天),不同步免疫治疗以尽量减少免疫损伤。放疗后2周内开始抗PD-1维持治疗(240 mg IV Q3W),持续至多12个月或直至进展/毒性。主要终点为放疗后3个月ORR;次要终点包括3年OS、3年PFS、安全性(NCI-CTCAE v5.0)和 quali

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07277764

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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:鼻咽癌(NPC)、复发性鼻咽肿瘤。本单臂、单中心II期试验评估一种非连续性放射免疫治疗策略用于不适合手术的复发性鼻咽癌(NPC)的安全性和有效性。诱导治疗包括三次低剂量放疗(1.5 Gy×3)加高剂量推量(5 Gy×3至肿瘤核心,保护颈动脉/黏膜),联合抗PD-1治疗(240 mg静脉注射,第1天和第22天)。间隔21-28天后,进行根治性IMRT(2 Gy×28次,每周5天),不联合同期免疫治疗,以尽量减少免疫损伤。放疗后2周内开始抗PD-1维持治疗(240 mg静脉注射,每3周一次),持续至多12个月或直至疾病进展/毒性。主要终点为放疗后3个月的ORR;次要终点包括3年OS、3年PFS、安全性(NCI-CTCAE v5.0)和生活质量(EORTC QLQ-C30)。关键入选标准:组织学确诊的非角化性鼻咽癌(WHO II/III型)、rT2-rT4、ECOG 0-1、器官功能充分。

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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