PD-L1 t-haNK、NAI IL-15sa与西妥昔单抗治疗复发转移性HNSCC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PD-L1 t-haNK、NAI IL-15sa与西妥昔单抗联合治疗晚期头颈癌的研究,覆盖头颈癌、头颈部鳞状细胞癌、转移性及复发性头颈癌等主题

Dana-Farber Cancer InstituteDana-Farber Cancer Institute
clinicaltrials
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医学影像Head and Neck CancerHead and Neck Squamous Cell CarcinomaMetastatic Head and Neck CancerRecurrent Head and Neck Cancer
PD-L1 t-haNK, NAI IL-15sa and Cetuximab for Recurrent, Metastatic HNSCC

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PD-L1 t-haNK、NAI IL-15sa与西妥昔单抗治疗复发转移性HNSCC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PD-L1 t-haNK、NAI IL-15sa与西妥昔单抗联合治疗晚期头颈癌的研究,覆盖头颈癌、头颈部鳞状细胞癌、转移性及复发性头颈癌等主题。数据可用于了解该联合方案在复发转移性HNSCC中的安全性、疗效评估框架及相关免疫治疗机制,为肿瘤免疫治疗研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:头颈癌、头颈部鳞状细胞癌、转移性头颈癌、复发性头颈癌、转移性头颈部鳞状细胞癌、复发性头颈部鳞状细胞癌。本研究旨在测试PD-L1 t-haNK(修饰免疫细胞)、NAI(一种刺激免疫系统的制造蛋白)和西妥昔单抗(一种靶向抗体)联合治疗晚期头颈癌的安全性和有效性。PD-L1 t-haNK与免疫疗法NAI和西妥昔单抗联合可能协同增强NK细胞抗癌活性和持久性。美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准PD-L1 t-haNK细胞或NAI作为晚期头颈癌的治疗方法,但FDA已批准西妥昔单抗作为晚期头颈癌的治疗选择。Thi

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Metastatic Head and Neck Cancer、Recurrent Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06239220

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    • 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。

数据说明

疾病:头颈癌、头颈部鳞状细胞癌、转移性头颈癌、复发性头颈癌、转移性头颈部鳞状细胞癌、复发性头颈部鳞状细胞癌。本研究旨在测试PD-L1 t-haNK(修饰免疫细胞)、NAI(一种刺激免疫系统的制造蛋白)和西妥昔单抗(一种靶向抗体)联合治疗晚期头颈癌的安全性和有效性。PD-L1 t-haNK与免疫疗法NAI和西妥昔单抗联合使用,可能协同增强NK细胞对抗癌细胞的活性和持久性。美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准PD-L1 t-haNK细胞或NAI作为晚期头颈癌的治疗方法,但FDA已批准西妥昔单抗作为晚期头颈癌的治疗选择。本试验将测试这些药物的联合使用。研究程序包括资格筛选、研究治疗访视、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层扫描(PET)、血液检查和心电图(ECG)。

参与者将每2周接受一次研究治疗,持续至少1年,并将接受长达15年的随访,这是FDA对任何接受过基因修饰细胞治疗的参与者的要求。预计约有25人将参与这项研究。ImmunityBio公司将为该研究提供PD-L1 t-haNK和NAI。

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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