Pembrolizumab与Olaparib治疗复发/转移性铂耐药鼻咽癌

源站描述涵盖患者签署知情同意、获取新肿瘤活检(非必需)、影像学分期检查(头颈部MRI、全身FDG-PET或胸腹部CT、纤维内镜临床评估),以及具体给药方案:Pembrolizumab 200 mg每3周静脉注射,Olaparib 300 mg胶囊每日两次口服,治疗持续至疾病进展、不可耐受毒性或最多3

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clinicaltrials
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医学影像Nasopharyngeal Carcinoma
Pembrolizumab and Olaparib in Recurrent/Metastatic, Platinum Resistant Nasopharyngeal Cancer

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Pembrolizumab与Olaparib治疗复发/转移性铂耐药鼻咽癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Pembrolizumab与Olaparib联合治疗复发/转移性铂耐药鼻咽癌。源站描述涵盖患者签署知情同意、获取新肿瘤活检(非必需)、影像学分期检查(头颈部MRI、全身FDG-PET或胸腹部CT、纤维内镜临床评估),以及具体给药方案:Pembrolizumab 200 mg每3周静脉注射,Olaparib 300 mg胶囊每日两次口服,治疗持续至疾病进展、不可耐受毒性或最多35个周期(最长2年)。数据可用于了解该联合方案的研究设计与临床操作流程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:鼻咽癌。在进行任何研究特定程序之前,患者将签署知情同意书。应尽一切努力从复发转移性疾病中获取新的肿瘤活检,但参与研究不需要新的活检。患者将根据指南接受放射学分期检查,包括治疗前头颈部MRI和全身FDG-PET(或胸部和腹部CT扫描)以及纤维内镜临床评估。患者将在每个3周给药周期的第1天(Q3W)接受pembrolizumab 200 mg静脉注射(IV),并从第1周期第1天开始每天接受olaparib 300 mg胶囊每日两次(BID)。方案治疗将持续至客观疾病进展、任何不可耐受毒性或最多35个治疗周期(长达2年)。必须停止的患者

【主题与分类】

主题标签:Nasopharyngeal Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04825990

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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

适应症:鼻咽癌。在进行任何研究特定程序之前,患者将签署知情同意书。应尽一切努力从复发转移性疾病中获取新的肿瘤活检样本,但参与研究并非必须进行新的活检。患者将根据指南接受放射学分期检查,包括治疗前头颈部MRI和全身FDG-PET(或胸腹部CT扫描)以及纤维内镜临床评估。患者将在每3周给药周期的第1天(Q3W)静脉注射(IV)帕博利珠单抗200 mg,并从第1周期第1天开始每天两次(BID)口服奥拉帕利300 mg胶囊。方案治疗将持续至客观疾病进展、出现任何禁止性毒性或最多35个治疗周期(最长2年)。因不良事件必须停用联合方案中两种药物之一的患者,可继续使用另一种联合药物进行研究。一旦患者停止研究治疗,其他治疗选择将由研究者自行决定。

允许按照方案规定的规则进行剂量降低。肿瘤反应将通过每3周的临床/内镜评估和自治疗开始每9周(±7天)的放射影像学检查进行评估。第一年之后,可根据临床指征调整放射影像学检查频率。放射学反应将采用实体瘤疗效评价标准第1.1版(RECIST 1.1)进行评估。用于血浆EBV-DNA分析的血液样本将在基线时采集,若为阳性,则在第3周、第9周以及自治疗开始每9周采集一次(但与放射影像学检查同时进行),并在每次随访时采集(若肿瘤为EBER阳性)。患者将在每次临床访视时通过临床和实验室检查进行治疗安全性评估。所有不良事件将按照常见术语

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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