异体NK细胞整合治疗高危晚期III-IV期鼻咽癌患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高危晚期III-IVA/B期鼻咽癌(NPC)患者,覆盖微小残留病灶与复发鼻咽癌场景

Singapore General HospitalSingapore General Hospital
clinicaltrials
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基因组回归Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)Minimal Residual DiseaseRecurrent Nasopharyngeal CarcinomaMaximum Tolerated Dose
Integrating Allogeneic NK Cells in High-risk Advanced Stage III-IV Nasopharyngeal Cancer Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

异体NK细胞整合治疗高危晚期III-IV期鼻咽癌患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高危晚期III-IVA/B期鼻咽癌(NPC)患者,覆盖微小残留病灶与复发鼻咽癌场景。研究计划纳入31例新诊断患者,开展Phase 1剂量递增联合单臂Phase 2试验,采用BMA-CRM方法确定异体NK细胞的最大耐受剂量,评估五个剂量水平。数据可用于剂量-毒性关系建模、最大耐受剂量预测及细胞治疗安全性分析(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)、微小残留病灶、复发鼻咽癌、最大耐受剂量。研究者计划在预计24-36个月期间纳入31例新诊断的III-IVA/B期(T1-4,N1-3,M0)鼻咽癌患者,这些患者计划接受标准治疗。该临床试验由Phase 1剂量递增研究随后单臂Phase 2研究组成。在Phase 1中,至少六名参与者将在异体NK细胞的MTD下接受治疗,之后预计在Phase 2中再纳入25名参与者。Phase 1将使用贝叶斯模型平均持续 reassessment 方法(BMA-CRM)确定MTD,评估五个NK细胞剂量水平:0.5×10⁷、0.8×10⁷、1.1×10⁷、1.4×10⁷和1.8×10⁷ cells/kg,起始剂量设定为0.8×10⁷ cells/kg。剂量限制性毒性(DLT)定义为

【主题与分类】

主题标签:Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)、Minimal Residual Disease、Recurrent Nasopharyngeal Carcinoma、Maximum Tolerated Dose。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07247201

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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

条件:鼻咽癌(NPC)、微小残留病、复发性鼻咽癌、最大耐受剂量。研究者计划在预计24-36个月期间入组31例新诊断的III-IVA/B期(T1-4,N1-3,M0)鼻咽癌患者,这些患者计划接受标准治疗。该临床试验由1期剂量递增研究和随后的单臂2期研究组成。在1期研究中,至少6名受试者将在同种异体NK细胞的MTD下接受治疗,之后预计在2期研究中再入组25名受试者。1期研究将使用贝叶斯模型平均持续再评估方法(BMA-CRM)确定MTD,评估五个NK细胞剂量水平:0.5×10⁷、0.8×10⁷、1.1×10⁷、1.4×10⁷和1.8×10⁷个细胞/kg,起始剂量设定为0.8×10⁷个细胞/kg。剂量限制性毒性(DLT)定义为根据CTCAE标准评定的3至5级毒性,目标毒性限值(TTL)设定为最大允许DLT概率30%。每当发生DLT时,将重新评估毒性概率,以确定其是否超过TTL。

如果队列在给定剂量水平完成评估,且毒性概率处于TTL范围内,则将继续进行剂量递增;然而,如果毒性概率超过TTL,则该剂量将被拒绝,并进行剂量递减。当毒性概率较低时,可实施加速递增。一旦有六名参与者在指定的MTD下接受治疗且未发生3至5级毒性,1期将结束;此时,MTD将被接受。1期的所有参与者将接受标准NPC治疗,并联合其入组时所评估的NK细胞剂量。2期是一项基于历史发现的单臂研究,即约25%至30%的局部晚期NPC患者在标准CRT后仍可检测到循环EBV-DNA。该研究假设加入同种异体NK细胞后,这一比例将降至10%。2期的所有参与者将接受标准CRT以及

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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