Iparomlimab与Tuvonralimab联合化疗及贝伐珠单抗用于局部晚期直肠癌新辅助治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期直肠癌(LARC,距肛缘5-12cm)的新辅助治疗研究,涉及Iparomlimab与Tuvonralimab联合化疗及贝伐珠单抗的干预方案

Zhejiang UniversityZhejiang University
clinicaltrials
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蛋白质Locally Advanced Rectal Cancer (LARC)5-12cm to Anal Verge
Iparomlimab and Tuvonralimab Combined With Chemotherapy and Bevacizumab as Neoadjuvant Therapy for Locally Advanced Rectal Cancer

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

Iparomlimab与Tuvonralimab联合化疗及贝伐珠单抗用于局部晚期直肠癌新辅助治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期直肠癌(LARC,距肛缘5-12cm)的新辅助治疗研究,涉及Iparomlimab与Tuvonralimab联合化疗及贝伐珠单抗的干预方案。源站描述指出,结直肠癌是全球第三常见癌症及第二大致死癌症,对于无远处转移的T3-4/N+ LARC患者,在保留器官功能的同时实现治愈仍是重大挑战;当前标准治疗为新辅助放化疗后行全直肠系膜切除术,但总体完全缓解率(含cCR与pCR)仍偏低,且放疗对年轻患者或希望保留生育能力的女性不利,还可能降低骨髓储备并影响耐受性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:局部晚期直肠癌(LARC),距肛缘5-12cm。结直肠癌是全球第三常见癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因。对于无远处转移的T3-4/N+局部晚期直肠癌(LARC)患者,在保留器官功能的同时实现治愈性治疗仍是一项重大挑战。LARC的当前标准治疗是新辅助放化疗(NACRT)后行全直肠系膜切除术(TME)手术,旨在降低局部复发风险。然而,总体完全缓解(CR)率——包括cCR和病理完全缓解(pCR)——仍然较低。此外,放疗对年轻患者或希望保留生育能力的女性有害,因为盆腔放疗可能损害生育能力。同时,放疗可能降低骨髓储备并损害对

【主题与分类】

主题标签:Locally Advanced Rectal Cancer (LARC)、5-12cm to Anal Verge。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07769853

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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:局部晚期直肠癌(LARC),距肛缘5-12cm。结直肠癌是全球第三大常见癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因。对于无远处转移的T3-4/N+局部晚期直肠癌(LARC)患者,在保留器官功能的同时实现治愈性治疗仍是一项重大挑战。目前LARC的标准治疗是新辅助放化疗(NACRT)后行全直肠系膜切除术(TME),旨在降低局部复发风险。然而,总体完全缓解(CR)率——包括临床完全缓解(cCR)和病理完全缓解(pCR)——仍然较低。此外,放疗对年轻患者或希望保留生育能力的女性不利,因为盆腔放疗可能损害生育能力。同时,放疗可能降低骨髓储备并损害对后续化疗的耐受性。近期研究表明,单纯新辅助化疗在避免放疗相关不良反应方面不劣于新辅助放化疗。

另一方面,化疗与免疫检查点抑制剂的联合应用已显示出协同抗肿瘤效应。QL1706(亦称PSB205)是一种创新的双特异性MabPair™抗体,可同时靶向两种免疫检查点蛋白——PD-1(以IgG4形式)和CTLA-4(以IgG1形式)——由单一细胞系以固定比例共表达。本研究旨在观察和评估Iparomlimab与Tuvonralimab(QL-1706)联合化疗及贝伐珠单抗±放疗作为新辅助治疗用于局部晚期直肠癌患者的疗效与安全性,并探讨在该背景下省略放疗的价值与意义。纳入标准:5-12cm,直肠腺癌,cT3-4N0M0或cTxN+M0,pMMR或MSS。主要终点为:临床完全缓解(CCR)和病理完全缓解(pCR)。次要终点为:手术并发症、3年无病生存期、3年无事件生存期、安全性及生活质

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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