Oleclumab与Durvalumab治疗复发、难治或转移性肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Oleclumab与Durvalumab用于复发、难治或转移性肉瘤的治疗研究

基本信息
资源简介
Oleclumab与Durvalumab治疗复发、难治或转移性肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Oleclumab与Durvalumab用于复发、难治或转移性肉瘤的治疗研究。覆盖转移性血管肉瘤、转移性去分化脂肪肉瘤、转移性骨肉瘤,以及复发性血管肉瘤、复发性去分化脂肪肉瘤、复发性骨肉瘤、难治性去分化脂肪肉瘤和难治性骨肉瘤等亚型。主要目标包括评估复发/难治性肉瘤患者4个月时的肿瘤缓解(RECIST),以及接受新型免疫治疗药物的复发/难治性骨肉瘤患者治疗开始后4个月的无事件生存率。次要目标涉及12周无进展生存率及免疫相关肿瘤缓解评估,可用于肉瘤免疫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:转移性血管肉瘤、转移性去分化脂肪肉瘤、转移性骨肉瘤、复发性血管肉瘤、复发性去分化脂肪肉瘤、复发性骨肉瘤、难治性去分化脂肪肉瘤、难治性骨肉瘤。主要目标:I. 评估复发/难治性肉瘤患者4个月时的肿瘤缓解(实体瘤疗效评价标准[RECIST])。(队列1和2)II. 确定接受新型免疫治疗药物的复发/难治性骨肉瘤患者治疗开始后4个月的无事件生存(EFS)率。(队列3)次要目标:I. 确定接受新型免疫治疗药物的复发/难治性肉瘤患者治疗开始后12周的无进展生存(PFS)率。II. 评估肿瘤缓解(免疫相关
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Angiosarcoma、Metastatic Dedifferentiated Liposarcoma、Metastatic Osteosarcoma、Recurrent Angiosarcoma、Recurrent Dedifferentiated Liposarcoma、Recurrent Osteosarcoma、Refractory Dedifferentiated Liposarcoma、Refractory Osteosarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04668300
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04668300
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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:转移性血管肉瘤、转移性去分化脂肪肉瘤、转移性骨肉瘤、复发性血管肉瘤、复发性去分化脂肪肉瘤、复发性骨肉瘤、难治性去分化脂肪肉瘤、难治性骨肉瘤。主要目标:I. 评估复发/难治性肉瘤患者4个月时的肿瘤反应(实体瘤疗效评价标准[RECIST])。(队列1和2)II. 确定接受新型免疫治疗药物的复发/难治性骨肉瘤患者治疗开始后4个月的无事件生存(EFS)率。(队列3)次要目标:I. 确定接受新型免疫治疗药物的复发/难治性肉瘤患者治疗开始后12周的无进展生存(PFS)率。II. 评估复发/难治性肉瘤患者的肿瘤反应(免疫相关反应标准[irRC]和RECIST)。III. 评估复发/难治性肉瘤患者接受新型免疫治疗药物的安全性和耐受性。IV.
估计接受新型免疫治疗药物的复发/难治性肉瘤患者的中位无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。探索性目标:I. 确定治疗前和治疗后样本中生物标志物(包括但不限于CD73、PD-1和PD-L1)的表达。II. 对治疗开始前和治疗后(第6周活检)组织样本中的免疫浸润(以及其他组织学和免疫组织学变化)进行定量和表征。III. 识别/定量外周血中的免疫学变化(CD4+、CD8+、Teff、Treg细胞和NK细胞)。IV. 基于基线肿瘤样本确定免疫评分(识别分子应答/耐药模式/未来治疗选择)。方案概要:患者每2周接受一次oleclumab静脉注射(IV),输注时间超过1小时,共5剂,此后每4周一次。患者还每4周接受一次durvalumab静脉注射,输注时间超过1小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。在完成研究
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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