Nivolumab与BO-112用于可切除软组织肉瘤术前治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦可切除软组织肉瘤患者术前联合治疗的临床研究,涵盖平滑肌肉瘤、恶性外周神经鞘瘤、黏液纤维肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、可切除去分化脂肪肉瘤、可切除未分化多形性肉瘤及软组织纤维肉瘤等亚型

基本信息
资源简介
Nivolumab与BO-112用于可切除软组织肉瘤术前治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦可切除软组织肉瘤患者术前联合治疗的临床研究,涵盖平滑肌肉瘤、恶性外周神经鞘瘤、黏液纤维肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、可切除去分化脂肪肉瘤、可切除未分化多形性肉瘤及软组织纤维肉瘤等亚型。研究主要目的是评估在术前放疗基础上加入BO-112及BO-112联合nivolumab的安全性与耐受性,次要目的包括通过免疫组化测定手术切除时T细胞浸润较基线的变化,以及评估BO-112及BO-112联合nivolumab在术前大分割放疗患者中的治疗效应(坏死评分),并与近期完成的单纯术前大分割放疗2期研究患者进行比较(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:平滑肌肉瘤、恶性外周神经鞘瘤、黏液纤维肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、可切除去分化脂肪肉瘤、可切除软组织肉瘤、可切除未分化多形性肉瘤、软组织纤维肉瘤。主要目的:I. 确定在接受术前放疗的软组织肉瘤患者中整合BO-112以及BO-112联合nivolumab的安全性和耐受性。次要目的:I. 通过免疫组化测定手术切除时T细胞浸润较基线的变化。II. 评估在接受术前大分割放疗的软组织肉瘤患者中,BO-112及BO-112联合nivolumab的治疗效应(坏死评分),并与近期完成的单纯术前大分割放疗2期研究的患者进行比较。III. 评估
【主题与分类】
主题标签:Leiomyosarcoma、Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor、Myxofibrosarcoma、Pleomorphic Rhabdomyosarcoma、Resectable Dedifferentiated Liposarcoma、Resectable Soft Tissue Sarcoma、Soft Tissue Fibrosarcoma、Spindle Cell Sarcoma、Stage IA Retroperitoneal Sarcoma AJCC v8、Stage IB Retroperitoneal Sarcoma AJCC v8。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04420975
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04420975
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:平滑肌肉瘤、恶性外周神经鞘瘤、黏液纤维肉瘤、多形性横纹肌肉瘤、可切除的去分化脂肪肉瘤、可切除的软组织肉瘤、可切除的未分化多形性肉瘤、软组织纤维肉瘤。主要目的:I. 确定在接受术前放疗的软组织肉瘤患者中,整合BO-112以及BO-112联合nivolumab的安全性和耐受性。次要目的:I. 通过免疫组织化学测定,确定手术切除时T细胞浸润相较于基线的变化。II. 评估在接受术前大分割放疗的软组织肉瘤患者中,BO-112及BO-112联合nivolumab的治疗效果(坏死评分),并与最近完成的一项仅接受术前大分割放疗的2期研究中的患者进行比较。III. 评估在接受术前大分割放疗的局限性可切除软组织肉瘤患者中,BO-112及BO-112联合nivolumab的2年局部和远处转移率,并与仅接受术前放疗的历史患者进行比较。
探索性目标:I. 评估瘤内T细胞表型的动态变化。II. 评估从接受BO-112及BO-112联合nivolumab治疗的患者中体外扩增肿瘤浸润淋巴细胞的能力。III. 分析基线、治疗后及体外培养的肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)样本之间,肿瘤浸润淋巴细胞和外周血单核细胞(PBMC)中T细胞受体(TCR)谱系的变化。IV. 对于切除病灶以外存在疾病负荷的患者,使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)评估治疗的影像学反应。方案概要:患者在第8天和第15天或第1、8和15天接受瘤内注射BO-112,并在第8天静脉注射(IV)nivolumab,输注时间超过30-60分钟,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。患者还在第8-12天接受标准护理放疗,共5次分割。随后患者接受标准护理根治性手术
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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