丝裂霉素加压腹腔气雾化疗治疗不可切除阑尾或结直肠癌腹膜转移的IMPACT试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为IMPACT试验相关数据,聚焦丝裂霉素加压腹腔气雾化疗(MMC-PIPAC)联合系统性FOLFIRI对比系统性FOLFIRI/bevacizumab作为二线治疗,用于阑尾或结直肠癌伴腹膜转移患者

基本信息
资源简介
丝裂霉素加压腹腔气雾化疗治疗不可切除阑尾或结直肠癌腹膜转移的IMPACT试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为IMPACT试验相关数据,聚焦丝裂霉素加压腹腔气雾化疗(MMC-PIPAC)联合系统性FOLFIRI对比系统性FOLFIRI/bevacizumab作为二线治疗,用于阑尾或结直肠癌伴腹膜转移患者。覆盖转移性阑尾癌、转移性结直肠癌、腹膜转移性恶性肿瘤、AJCC v8 IV期阑尾癌、AJCC v8 IVC期结直肠癌及不可切除结直肠癌。主要终点为总生存期,次要终点包括无进展生存期、细胞减灭术完成率及客观缓解率(含PRGS组织学评估与腹腔镜腹膜癌指数)。可用于生存预测与疗效评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性阑尾癌、转移性结直肠癌、腹膜转移性恶性肿瘤、AJCC v8 IV期阑尾癌、AJCC v8 IVC期结直肠癌、不可切除结直肠癌。主要目的:I. 评估接受丝裂霉素PIPAC(MMC-PIPAC)联合系统性FOLFIRI治疗的患者与接受系统性FOLFIRI/bevacizumab作为二线治疗的患者相比的总生存期,这些患者为阑尾或结直肠癌伴腹膜转移。次要目的:I. 比较两组之间的无进展生存期。II. 细胞减灭术的完成率。III. 按组评估客观缓解率,评估方式为:IIIa. 通过每个PIPAC周期所进行活检的组织学评估得出的腹膜消退分级评分(PRGS);IIIb. 腹腔镜腹膜癌指数
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Appendix Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma、Stage IV Appendix Carcinoma AJCC v8、Stage IVC Colorectal Cancer AJCC v8、Unresectable Colorectal Carcinoma。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07271355
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07271355
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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
条件:转移性阑尾癌、转移性结直肠癌、腹膜转移性恶性肿瘤、AJCC第8版IV期阑尾癌、AJCC第8版IVC期结直肠癌、不可切除的结直肠癌。主要目标:I. 评估接受丝裂霉素PIPAC(MMC-PIPAC)联合全身FOLFIRI治疗的患者与接受全身FOLFIRI/贝伐珠单抗作为二线治疗的阑尾癌或结直肠癌伴腹膜转移患者的总生存期。次要目标:I. 比较两组之间的无进展生存期。II. 细胞减灭术的完成率。III. 按组评估客观缓解率,评估依据:IIIa. 通过每个PIPAC周期进行的活检组织学评估的腹膜消退分级评分(PRGS);IIIb. 腹腔镜腹膜癌指数(PCI)降低;IIIc. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版的影像学缓解;IIId. 肿瘤标志物(CEA)缓解率。IV.
患者报告的健康状态/生活质量和治疗前、6个月及1年时的症状,按每个治疗组分别采用欧洲癌症研究与治疗组织生活质量问卷(EORTC-QLQ30)和EORTC-结直肠癌(CR29)进行测量。探索性目标:I. 表征治疗应答中的亚克隆和肿瘤微环境演变,特别关注肿瘤中的免疫和成纤维细胞亚群以及外周血中的免疫亚群。II. 将血液和腹膜液中的游离DNA、核糖核酸(RNA)、蛋白质和/或代谢物与疾病负荷、生存和治疗应答相关联。III. 通过将腹膜转移的视频/摄影成像特征与组织学特征相关联,开发用于表征腹膜转移的人工智能和机器学习方法。IV. 建立从治疗前结直肠癌和阑尾癌腹膜转移中生成患者来源异种移植、类器官和细胞系的可行性(仅限希望之城[COH])。V. 表征粪便和组织微
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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