激光免疫治疗联合或不联合局部抗PD1治疗基底细胞癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦基底细胞癌(BCC)的激光免疫治疗研究。研究为探索性开放标签设计,患者与研究者均非盲态,患者不随机分配干预

基本信息
资源简介
激光免疫治疗联合或不联合局部抗PD1治疗基底细胞癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦基底细胞癌(BCC)的激光免疫治疗研究。研究为探索性开放标签设计,患者与研究者均非盲态,患者不随机分配干预。设三个干预组:AFL 单药治疗、AFL 联合瘤内 nivolumab、瘤内 nivolumab 单药治疗,每组 8-10 人。患者共进行 4 次访视。免疫反应通过治疗前(基线)与治疗后 1 周活检组织的免疫组化(IHC)分析确定,并比较 AFL 单药与 AFL+nivolumab 及 nivolumab 单药的免疫反应差异。可用于肿瘤免疫治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:BCC - 基底细胞癌、免疫反应、免疫治疗、消融性点阵激光。探索性开放标签研究。患者和研究者均非盲态,患者不随机分配至干预。三个干预组:1. AFL 单药治疗(8-10 名患者)2. AFL+瘤内 nivolumab(8-10 名患者)3. 瘤内 nivolumab 单药治疗(8-10 名患者)。患者将参加 4 次访视。免疫反应通过免疫组化(IHC)分析确定,分析取自 AFL、AFL+Nivolumab 或 Nivolumab 治疗前(基线)的活检组织,并与治疗后 1 周的活检组织进行比较。此外,将进行 AFL 单药治疗的免疫反应与 AFL+Nivolumab 及 Nivolumab 单药治疗的免疫反应的比较。纳入 AFL 单药治疗的患者在肿瘤标记后,将接受包括 5 mm 边缘的 BCC 的 AFL。
【主题与分类】
主题标签:BCC - Basal Cell Carcinoma、Immune Response、Immunotherapy、Ablative Fractionated Laser。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04570683
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04570683
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:BCC - 基底细胞癌、免疫反应、免疫治疗、消融性点阵激光。探索性开放标签研究。患者和研究者均非盲态,患者未随机分配至干预措施。三个干预组:1. AFL单药治疗(8-10名患者)2. AFL+瘤内纳武利尤单抗(8-10名患者)3. 瘤内纳武利尤单抗单药治疗(8-10名患者)患者将参加4次访视。免疫反应通过免疫组织化学(IHC)分析确定,分析来自AFL、AFL+纳武利尤单抗或纳武利尤单抗治疗前(基线)采集的活检组织,并与治疗后1周的活检组织进行比较。此外,将比较AFL单药治疗的免疫反应与AFL+纳武利尤单抗及纳武利尤单抗单药治疗的免疫反应。纳入AFL单药治疗的患者将在肿瘤标记后接受针对BCC的AFL治疗,包括5 mm边缘。将在治疗区域施加封闭敷料,患者需在治疗后24小时或治疗区域分泌物/渗出结束后移除。
接受AFL+Nivolumab治疗的患者将在肿瘤标记后接受包括5 mm边缘的BCC的AFL,随后立即进行瘤内注射Nivolumab。治疗区域将敷上封闭性绷带,患者需在治疗后24小时或治疗区域分泌物/渗出停止后移除。接受Nivolumab单药治疗的患者将在肿瘤标记后接受瘤内注射Nivolumab。治疗区域将敷上封闭性绷带,患者需在治疗后24小时或治疗区域分泌物停止后移除。所有患者将在第15周进行最终访视,大约在首次治疗后12周,届时将评估临床反应,并按国家BCC治疗指南对治疗过的肿瘤进行处理。对于临床应答者和无应答者亚组,第15周时肿瘤将用于通过nanostring进行多重基因表达分析(Pan cancer immune profiling p
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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