评估免疫治疗联合化疗是否优于单纯化疗用于侵袭性低分化肉瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦侵袭性低分化肉瘤的临床研究,覆盖转移性去分化脂肪肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤,以及躯干和四肢的 III 期、IV 期软组织肉瘤(AJCC v8)和不可切除的去分化脂肪肉瘤、未分化多形性肉瘤

基本信息
资源简介
评估免疫治疗联合化疗是否优于单纯化疗用于侵袭性低分化肉瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦侵袭性低分化肉瘤的临床研究,覆盖转移性去分化脂肪肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤,以及躯干和四肢的 III 期、IV 期软组织肉瘤(AJCC v8)和不可切除的去分化脂肪肉瘤、未分化多形性肉瘤。研究主要评估多柔比星联合 pembrolizumab 相比单用多柔比星能否改善无进展生存期(PFS),并涉及疾病进展后 pembrolizumab 再引入的次要目标。可用于肉瘤免疫联合治疗疗效预测与生存分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性去分化脂肪肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、躯干和四肢 III 期软组织肉瘤 AJCC v8、躯干和四肢 IV 期软组织肉瘤 AJCC v8、不可切除的去分化脂肪肉瘤、不可切除的未分化多形性肉瘤。主要目标:I. 评估多柔比星联合 pembrolizumab 相比单用多柔比星能否改善 UPS 及相关低分化肉瘤的无进展生存期(PFS)。II. 评估多柔比星联合 pembrolizumab 相比单用多柔比星能否改善 DDLPS 的 PFS。关键次要目标:I. 评估多柔比星联合 pembrolizumab 对比(vs)在单用多柔比星组疾病进展时重新引入 pembrolizumab(即 upfront pembrolizumab
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Dedifferentiated Liposarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06422806
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:转移性去分化脂肪肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、躯干和四肢软组织肉瘤 III 期 AJCC v8、躯干和四肢软组织肉瘤 IV 期 AJCC v8、不可切除的去分化脂肪肉瘤、不可切除的未分化多形性肉瘤。
主要目标:
I. 评估多柔比星联合帕博利珠单抗是否较单用多柔比星改善 UPS 及相关低分化肉瘤的无进展生存期(PFS)。
II. 评估多柔比星联合帕博利珠单抗是否较单用多柔比星改善 DDLPS 的 PFS。
关键次要目标:
I. 评估在 DDLPS 和 UPS 家族疾病中,多柔比星联合帕博利珠单抗与在疾病进展时对单用多柔比星组重新引入帕博利珠单抗相比(即,一线帕博利珠单抗 vs 二线帕博利珠单抗)是否改善总生存期(OS)。
次要目标:
I. 评估各治疗组的安全性和耐受性。
II. 量化各治疗中的总体缓解率(ORR)和缓解持久性(DOR)。
探索性目标:
I. 在被选定进行中心影像学审查的患者中,评估中心审查与局部实体瘤疗效评价标准(RECIST)评估之间的一致性。
II. 对所有患者,将UPS和DDLPS患者合并在一起,比较多柔比星联合或不联合帕博利珠单抗的无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)、客观缓解率(ORR)和缓解持续时间(DOR)。
试验概要:
患者被随机分配至2个组中的1组。
A组:患者在每个周期的第1天接受多柔比星静脉给药(IV),给药时间为3-10分钟或最长3小时。若未出现疾病进展或不可接受的毒性,治疗每21天重复一次,共6个周期。患者还在每个周期的第1天接受帕博利珠单抗静脉给药(IV),输注时间为30分钟。若未出现疾病进展或不可接受的毒性,周期每21天重复一次,持续2年。
B组:患者在每个周期的第1天接受多柔比星静脉给药(IV),给药时间为3-10分钟或最长3小时。若未出现疾病进展或不可接受的毒性,治疗每21天重复一次,共6个周期。
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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