Nivolumab与Ipilimumab治疗罕见肿瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab与Ipilimumab联合免疫治疗在多种罕见晚期肿瘤中的疗效评估

基本信息
资源简介
Nivolumab与Ipilimumab治疗罕见肿瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab与Ipilimumab联合免疫治疗在多种罕见晚期肿瘤中的疗效评估。覆盖病种包括腺泡细胞癌、腺样囊性癌、肾上腺皮质癌、肾上腺嗜铬细胞瘤、肛管神经内分泌癌、肛管未分化癌、血管肉瘤及顶泌汗腺肿瘤等。主要目标为评估RECIST v1.1总体缓解率,涉及联合治疗及PD-L1扩增癌症的Nivolumab单药治疗,次要目标包括毒性评估与总生存期、无进展生存期估计。可用于罕见肿瘤免疫治疗响应预测与生存分析研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腺泡细胞癌、腺样囊性癌、肾上腺皮质癌、肾上腺嗜铬细胞瘤、肛管神经内分泌癌、肛管未分化癌、血管肉瘤、顶泌汗腺肿瘤。主要目标:I. 评估实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版总体缓解率(ORR),在晚期罕见癌症患者亚组中接受ipilimumab联合nivolumab组合免疫治疗。II. 评估妊娠滋养细胞肿瘤患者接受ipilimumab联合nivolumab组合免疫治疗的总体缓解率(ORR)。III. 评估PD-L1扩增癌症患者接受nivolumab免疫治疗的RECIST v1.1总体缓解率(ORR)。次要目标:I. 评估各队列的毒性。II. 估计总生存期(OS)、无进展生存期
【主题与分类】
主题标签:Acinar Cell Carcinoma、Adenoid Cystic Carcinoma、Adrenal Cortical Carcinoma、Adrenal Gland Pheochromocytoma、Anal Canal Neuroendocrine Carcinoma、Anal Canal Undifferentiated Carcinoma、Angiosarcoma、Apocrine Neoplasm、Appendix Mucinous Adenocarcinoma、Basal Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02834013
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02834013
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:腺泡细胞癌、腺样囊性癌、肾上腺皮质癌、肾上腺嗜铬细胞瘤、肛管神经内分泌癌、肛管未分化癌、血管肉瘤、大汗腺肿瘤。主要目标:I. 评估使用伊匹木单抗联合纳武利尤单抗免疫疗法治疗晚期罕见癌症患者亚群中,依据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版的总缓解率(ORR)。II. 评估使用伊匹木单抗联合纳武利尤单抗免疫疗法治疗妊娠滋养细胞肿瘤患者的总缓解率(ORR)。III. 评估使用纳武利尤单抗免疫疗法治疗PD-L1扩增癌症患者中,依据RECIST第1.1版的总缓解率(ORR)。次要目标:I. 评估各队列中的毒性反应。II. 估算总生存期(OS)、无进展生存期(PFS)、临床获益率;并估算跨队列及每个队列内的免疫相关(i)RECIST总缓解率(iORR)和iRECIST无进展生存期(iPFS)。试验设计概述:患者被分配至2个治疗组之一。
ARM I(除PD-L1扩增队列外的所有队列):患者在第1、15和29天接受nivolumab静脉注射(IV),输注时间超过30分钟,并在第1天接受ipilimumab IV,输注时间超过60分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每42天重复一次,最多17个周期(2年)。完成17个周期(2年)治疗的患者,在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,可继续接受相同的nivolumab和ipilimumab治疗,或根据医生判断每14天或28天(2周或4周)接受一次nivolumab。在完成17个周期治疗前停止治疗的患者,在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,可每14天或28天(2周或4周)接受一次nivolumab。患者在筛选期间和研究期间接受超声心动图(ECHO)检查。患者在整个试验期间还接受磁共振成像(MRI)或计算机断层扫描(CT)检查。此外,患者在整个试验期间接受血液样本采集。ARM II(PD-L1扩增队列):患者接
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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