西妥昔单抗联合索拉非尼或单药西妥昔单抗的II期随机试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期随机试验,比较西妥昔单抗联合索拉非尼与单药西妥昔单抗在复发、难治或转移性头颈部鳞状细胞癌患者中的疗效

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Recurrent Salivary Gland CancerSalivary Gland Squamous Cell CarcinomaStage IVA Salivary Gland CancerStage IVB Salivary Gland CancerStage IVC Salivary Gland CancerTongue Cancer
Phase II Randomized Trial of the Combination of Cetuximab and Sorafenib or Single Agent Cetuximab

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

西妥昔单抗联合索拉非尼或单药西妥昔单抗的II期随机试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期随机试验,比较西妥昔单抗联合索拉非尼与单药西妥昔单抗在复发、难治或转移性头颈部鳞状细胞癌患者中的疗效。覆盖多种复发或转移性鳞状细胞癌及唾液腺癌。主要目标是比较无进展生存期,次要目标包括缓解率、总生存期和毒性评估。可用于头颈部肿瘤治疗方案的疗效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):疾病:伴隐匿原发鳞状细胞癌的转移性鳞状颈癌、伴隐匿原发的复发性转移性鳞状颈癌、复发性唾液腺癌、复发性下咽鳞状细胞癌、复发性喉鳞状细胞癌、复发性唇及口腔鳞状细胞癌、复发性鼻咽鳞状细胞癌、复发性口咽鳞状细胞癌。主要目标:I. 在复发、难治或转移性头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)患者中,比较西妥昔单抗联合索拉非尼与单药西妥昔单抗的无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 评估西妥昔单抗联合索拉非尼及单药西妥昔单抗的缓解率、总生存期(OS)和毒性。II. 评估EGF的存在

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Salivary Gland Cancer、Salivary Gland Squamous Cell Carcinoma、Stage IVA Salivary Gland Cancer、Stage IVB Salivary Gland Cancer、Stage IVC Salivary Gland Cancer、Tongue Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00939627

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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

疾病条件:转移性颈部鳞癌伴隐匿性原发鳞状细胞癌、复发性转移性颈部鳞癌伴隐匿性原发、复发性涎腺癌、复发性下咽鳞状细胞癌、复发性喉鳞状细胞癌、复发性唇及口腔鳞状细胞癌、复发性鼻咽鳞状细胞癌、复发性口咽鳞状细胞癌。主要目标:I. 比较西妥昔单抗联合索拉非尼与西妥昔单抗单药在复发性、难治性或转移性头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)患者中的无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 评估西妥昔单抗联合索拉非尼及西妥昔单抗单药的缓解率、总生存期(OS)和毒性。II. 评估EGFRvIII突变、EGFR基因拷贝数增加及活化EGFR基因表达特征的存在情况,并在西妥昔单抗单药组和西妥昔单抗/索拉非尼组中将其与临床参数(RR、OS和PFS)进行相关性分析。III.

评估VEGF受体家族及其配体表达能否预测西妥昔单抗/索拉非尼的疗效。IV. 确定血清和肿瘤中可预测西妥昔单抗或西妥昔单抗/索拉非尼治疗反应和生存的蛋白质组学特征。V. 评估治疗对一般功能及头颈部特异性功能、症状负担和生活质量的影响。研究大纲:这是一项多中心研究。患者被随机分配至2个治疗组中的1组。第I组:患者在第1、8和15天接受西妥昔单抗静脉输注60-120分钟,并在第1-21天每日两次口服安慰剂。(口服安慰剂已于2010年2月18日停止)。第II组:患者在第1、8和15天接受西妥昔单抗静脉输注60-120分钟,并在第1-21天每日两次口服甲苯磺酸索拉非尼。两组中,在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,疗程每21天重复一次。基线时采集石蜡包埋组织样本用于药物基因组学研究,基线时及前3个疗程采集血液样本用于研究目的。生活质量和症状

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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