Nivolumab单用或联合Ipilimumab治疗晚期子宫平滑肌肉瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录晚期子宫平滑肌肉瘤(ULMS)患者的临床试验信息,涵盖转移性、不可切除性及子宫体平滑肌肉瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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文本预测Metastatic LeiomyosarcomaUnresectable LeiomyosarcomaUterine Corpus Leiomyosarcoma
Nivolumab Alone or in Combination With Ipilimumab in Treating Patients With Advanced Uterine Leiomyosarcoma

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Nivolumab单用或联合Ipilimumab治疗晚期子宫平滑肌肉瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录晚期子宫平滑肌肉瘤(ULMS)患者的临床试验信息,涵盖转移性、不可切除性及子宫体平滑肌肉瘤。主要评估Nivolumab单用及联合Ipilimumab的客观缓解率(RECIST 1.1),次要目标包括毒性、无进展生存期及PDL1、PD1在浸润细胞中的关系探索。可用于肿瘤免疫治疗研究、疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:转移性平滑肌肉瘤、不可切除性平滑肌肉瘤、子宫体平滑肌肉瘤。主要目标:I. 评估Nivolumab治疗晚期子宫平滑肌肉瘤(ULMS)患者按实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1的客观缓解率。II. 评估Nivolumab联合Ipilimumab治疗晚期ULMS患者按RECIST 1.1的客观缓解率。次要目标:I. 评估Nivolumab在晚期ULMS患者中的毒性。II. 评估Nivolumab联合Ipilimumab在晚期ULMS患者中的毒性。III. 评估Nivolumab治疗ULMS的无进展生存期。IV. 评估Nivolumab联合Ipilimumab治疗ULMS的无进展生存期。V. 探索PDL1、PD1在浸润细胞中的关系

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Leiomyosarcoma、Unresectable Leiomyosarcoma、Uterine Corpus Leiomyosarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02428192

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    • 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

疾病状态:转移性平滑肌肉瘤、不可切除性平滑肌肉瘤、子宫体平滑肌肉瘤。主要目标:I. 评估接受nivolumab治疗的晚期子宫平滑肌肉瘤(ULMS)患者根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1的客观缓解率。II. 评估接受nivolumab联合ipilimumab治疗的晚期ULMS患者根据RECIST 1.1的客观缓解率。次要目标:I. 评估nivolumab在晚期ULMS患者中的毒性。II. 评估nivolumab联合ipilimumab在晚期ULMS患者中的毒性。III. 评估接受nivolumab治疗的ULMS的无进展生存期。IV. 评估接受nivolumab联合ipilimumab治疗的ULMS的无进展生存期。V. 在至少10例患者中探索浸润淋巴细胞中PDL1、PD1与存档肿瘤及治疗前后活检中PD2状态之间的关系。三级目标:I. 探索一般免疫反应与免疫调节特异性标志物及nivolumab疗效之间的关系。II.

探讨肿瘤炎症基因特征与存档材料中对nivolumab反应之间的关系。大纲:患者被分配至2个队列之一。队列A(2015年10月21日停止招募):患者在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,每2周接受一次nivolumab静脉注射(IV),输注时间约60分钟,最多46剂。队列B:患者接受nivolumab静脉注射约60分钟,随后进行生理盐水冲洗,并接受ipilimumab静脉注射90分钟。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,每21天重复治疗,最多4个疗程。完成研究治疗后,对患者进行100天的随访。

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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