Iparomlimab/Tuvonralimab联合全程新辅助治疗用于pMMR/MSS局部晚期直肠癌(IT-TNT)
源站描述指出,传统“三明治”方案(术前同步放化疗、全直肠系膜切除术与术后辅助化疗)可提高病理完全缓解率、局部控制率和保肛率,但未显著改善总生存或无远处转移生存;TNT通过诱导或巩固化疗提高治疗依从性、降低化疗毒性并提升pCR率,达到pCR者局部复发风险更低

基本信息
资源简介
Iparomlimab/Tuvonralimab联合全程新辅助治疗用于pMMR/MSS局部晚期直肠癌(IT-TNT)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Iparomlimab/Tuvonralimab联合全程新辅助治疗(TNT)用于pMMR/MSS局部晚期直肠癌的临床研究。源站描述指出,传统“三明治”方案(术前同步放化疗、全直肠系膜切除术与术后辅助化疗)可提高病理完全缓解率、局部控制率和保肛率,但未显著改善总生存或无远处转移生存;TNT通过诱导或巩固化疗提高治疗依从性、降低化疗毒性并提升pCR率,达到pCR者局部复发风险更低。数据可用于评估该联合策略的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:直肠恶性肿瘤。“三明治”方案将术前同步放化疗(CRT)与全直肠系膜切除术(TME)及术后辅助化疗相结合,已被证明可提高局部晚期直肠癌(LARC)患者的病理完全缓解(pCR)率、局部控制率(LCR)和保肛率。然而,该策略并未显著改善总生存(OS)或无远处转移生存(DMFS)。全程新辅助治疗(TNT)是一种新的治疗范式,涉及在新辅助CRT之前(诱导TNT)或之后(巩固TNT)给予化疗。该方法提高了治疗依从性,降低了化疗相关毒性,并提高了pCR率。TNT后达到pCR的患者表现出局部肿瘤复发风险更低和改善的
【主题与分类】
主题标签:Rectal Malignant Neoplasms。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07026422
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07026422
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:直肠恶性肿瘤。“三明治”模式,即术前同步放化疗(CRT)联合全直肠系膜切除术(TME)及术后辅助化疗,已被证明可提高局部晚期直肠癌(LARC)患者的病理完全缓解(pCR)率、局部控制率(LCR)和保肛率。然而,该策略并未显著改善总生存期(OS)或无远处转移生存期(DMFS)。全新辅助治疗(TNT)是一种新型治疗范式,包括在新辅助CRT之前给予化疗(诱导型TNT)或在新辅助CRT之后给予化疗(巩固型TNT)。该方法可提高治疗依从性、降低化疗相关毒性并提高pCR率。TNT后达到pCR的患者表现出较低的局部肿瘤复发风险和更好的生存结局。免疫检查点抑制剂(ICIs)已成为癌症治疗的基石。
靶向负性免疫调节因子(如细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4(CTLA-4)、程序性细胞死亡-1(PD-1)和程序性细胞死亡配体1(PD-L1))的抗体已在多种实体瘤中显示出疗效。在结直肠癌(CRC)中,免疫检查点抑制剂(ICIs)与微卫星高度不稳定(MSI-H)状态显示出强烈的治疗相关性,而错配修复功能完整/微卫星稳定(pMMR/MSS)肿瘤患者则反应不佳。双重免疫治疗可能是MSS人群的一种有前景的策略。荷兰NICHE试验报告,在接受新辅助伊匹木单抗(抗CTLA-4)联合纳武利尤单抗(抗PD-1)治疗的临床I-III期MSS CRC患者中,病理缓解率为27%(4/15),包括3例主要病理缓解和1例部分缓解。在晚期或转移性CRC中,李进等人的一项研究表明,伊帕木单抗/图沃利单抗联合贝伐珠单抗和XELOX方案达到了70.6%的客观缓解率(95% CI:56.2%-82.5%)。放射
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)
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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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