MC200708 培美曲塞联合帕博利珠单抗治疗复发和/或转移性涎腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕培美曲塞联合帕博利珠单抗治疗复发和/或转移性涎腺癌的临床研究,覆盖转移性涎腺癌、复发性涎腺癌、AJCC v8 IV期大涎腺癌及腺样囊性癌等病种

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医学影像预测Metastatic Salivary Gland CarcinomaRecurrent Salivary Gland CarcinomaAdenoid Cystic Carcinoma
MC200708 Pemetrexed and Pembrolizumab for the Treatment of Recurrent and/or Metastatic Salivary Gland Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

MC200708 培美曲塞联合帕博利珠单抗治疗复发和/或转移性涎腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕培美曲塞联合帕博利珠单抗治疗复发和/或转移性涎腺癌的临床研究,覆盖转移性涎腺癌、复发性涎腺癌、AJCC v8 IV期大涎腺癌及腺样囊性癌等病种。主要目标包括评估联合方案在复发或转移性腺样囊性涎腺癌患者中的临床获益率,以及在复发或转移性涎腺癌患者中的缓解率;次要目标涉及无进展生存期、总生存期、缓解率、临床获益率及不良事件。可用于肿瘤治疗反应与生存结局的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性涎腺癌、复发性涎腺癌、AJCC v8 IV期大涎腺癌、腺样囊性癌。主要目标:I. 确定帕博利珠单抗联合培美曲塞在复发或转移性腺样囊性涎腺癌患者中的临床获益率(CBR)。(A1组,腺样囊性癌[ACC])II. 确定帕博利珠单抗联合培美曲塞在复发或转移性涎腺癌(复发/转移性涎腺癌[R/M SGC])患者中的缓解率。(A组和B组,ACC和非ACC)次要目标:I. 确定帕博利珠单抗联合培美曲塞在复发或转移性涎腺癌患者中的无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)、缓解率(ACC队列)、CBR率(非ACC)及不良事件。

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Salivary Gland Carcinoma、Recurrent Salivary Gland Carcinoma、Adenoid Cystic Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04895735

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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:转移性唾液腺癌、复发性唾液腺癌、IV期大唾液腺癌AJCC第8版、腺样囊性癌。主要目标:I. 确定帕博利珠单抗与培美曲塞联合治疗复发性或转移性腺样囊性唾液腺癌患者的临床获益率(CBR)。(A1组,腺样囊性癌[ACC])II. 确定帕博利珠单抗与培美曲塞联合治疗复发性或转移性唾液腺癌(复发性/转移性唾液腺癌[R/M SGC])患者的缓解率。(A组和B组,ACC和非ACC)次要目标:I. 确定帕博利珠单抗与培美曲塞联合治疗复发性或转移性唾液腺癌(R/M SGC)患者的无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)、缓解率(ACC队列)、CBR率(非ACC)及不良事件。II. 评估帕博利珠单抗与培美曲塞联合治疗复发性或转移性唾液腺癌(R/M SGC)患者的安全性和耐受性。相关研究目标:I.

研究通过免疫组织化学方法检测复发/转移性涎腺癌(R/M SGC)中MTAP缺失的频率,并探讨其是否与培美曲塞治疗反应增强相关。II. 使用福尔马林固定肿瘤样本检测PDL1表达程度,并确定PDL1表达水平与研究治疗反应的相关性。III. 通过免疫组织化学方法研究R/M SGC中胸苷酸合成酶的表达,并探讨其是否与培美曲塞治疗反应增强相关。IV. 研究循环肿瘤脱氧核糖核酸(DNA)(ctDNA)及其与研究治疗反应的相关性。V. 在前瞻性研究中检测循环前列腺特异性膜抗原(PSMA)细胞外囊泡(EVs),并探讨其与A1队列中腺样囊性癌患者疾病负荷及治疗反应的相关性。VI. 在前瞻性研究中评估PSMA正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)作为A1队列中腺样囊性癌患者影像学检查方式的价值。大纲:患者接受帕博利珠

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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