Lenvatinib联合Pembrolizumab治疗IVB期局部晚期不可切除或IVC期转移性甲状腺未分化癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Lenvatinib联合Pembrolizumab治疗IVB期局部晚期不可切除或IVC期转移性甲状腺未分化癌的临床试验信息

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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基因组预测Metastatic Thyroid Gland CarcinomaThyroid Gland Squamous Cell CarcinomaUnresectable Thyroid Gland Carcinoma
Lenvatinib and Pembrolizumab for the Treatment of Stage IVB Locally Advanced and Unresectable or Stage IVC Metastatic Anaplastic Thyroid Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Lenvatinib联合Pembrolizumab治疗IVB期局部晚期不可切除或IVC期转移性甲状腺未分化癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Lenvatinib联合Pembrolizumab治疗IVB期局部晚期不可切除或IVC期转移性甲状腺未分化癌的临床试验信息。覆盖转移性甲状腺癌、低分化甲状腺癌、IVB/IVC期甲状腺未分化癌、甲状腺鳞状细胞癌及不可切除甲状腺癌等病种。主要目标是评估初治患者的总生存期,次要目标包括缓解率、无进展生存期和联合用药安全性,并探索游离DNA变化与免疫生物标志物。可用于肿瘤治疗研究与临床结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:转移性甲状腺癌、低分化甲状腺癌、AJCC第8版IVB期甲状腺未分化癌、AJCC第8版IVC期甲状腺未分化癌、甲状腺鳞状细胞癌、不可切除甲状腺癌。主要目的:I. 证明Lenvatinib联合Pembrolizumab在初治患者中的疗效(总生存期[OS])。次要目的:I. 确定接受Lenvatinib联合Pembrolizumab治疗患者的缓解率和无进展生存期(PFS)。II. 确立Lenvatinib联合Pembrolizumab同时给药的安全性。探索性目的:I. 转化终点:将研究游离脱氧核糖核酸(DNA)变化和免疫生物标志物。大纲:患者在第1天接受Pembrolizumab静脉(IV)输注30分钟。治疗每3周重复一次,直至

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Thyroid Gland Carcinoma、Thyroid Gland Squamous Cell Carcinoma、Unresectable Thyroid Gland Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04171622

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件:转移性甲状腺癌、低分化甲状腺癌、AJCC第8版IVB期甲状腺未分化癌、AJCC第8版IVC期甲状腺未分化癌、甲状腺鳞状细胞癌、不可切除的甲状腺癌。

主要目的:I. 证明仑伐替尼联合帕博利珠单抗在初治患者中的疗效(总生存期[OS])。

次要目的:I. 确定接受仑伐替尼联合帕博利珠单抗治疗患者的缓解率和无进展生存期(PFS)。II. 确立仑伐替尼与帕博利珠单抗同时给药的安全性。

探索性目的:I. 转化终点:将研究无细胞脱氧核糖核酸(DNA)变化和免疫生物标志物。

研究方案:患者在第1天接受帕博利珠单抗静脉注射(IV),输注时间超过30分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每3周重复一次,最多35个周期。患者还在第1-21天每日口服(PO)仑伐替尼。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,周期每3周重复一次。

完成研究治疗后,患者在前2年内每3个月随访一次,随后2年内每6个月随访一次,此后每年随访一次。

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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