伊匹木单抗联合纳武利尤单抗联合或不联合卡博替尼治疗18岁及以上晚期软组织肉瘤的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 18 岁及以上晚期软组织肉瘤患者,比较伊匹木单抗联合纳武利尤单抗与卡博替尼联合纳武利尤单抗及伊匹木单抗两种方案

基本信息
资源简介
伊匹木单抗联合纳武利尤单抗联合或不联合卡博替尼治疗18岁及以上晚期软组织肉瘤的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 18 岁及以上晚期软组织肉瘤患者,比较伊匹木单抗联合纳武利尤单抗与卡博替尼联合纳武利尤单抗及伊匹木单抗两种方案。覆盖局部晚期或转移性、不可手术切除的多种软组织肉瘤亚型,包括骨外黏液样软骨肉瘤、平滑肌肉瘤、脂肪肉瘤和未分化多形性肉瘤等。主要目标是依据 RECIST v1.1 评估无进展生存期,次要目标包括评估缓解率等。可用于免疫联合治疗在软组织肉瘤中的疗效预测与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:局部晚期骨外黏液样软骨肉瘤、局部晚期平滑肌肉瘤、局部晚期脂肪肉瘤、局部晚期未分化多形性肉瘤、局部晚期不可切除软组织肉瘤、转移性软组织肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、不可切除平滑肌肉瘤。主要目标:I. 在转移性或局部晚期、手术不可切除的软组织肉瘤(STS)患者中,使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)版本(v)1.1,评估伊匹木单抗+纳武利尤单抗对比(vs.)卡博替尼+纳武利尤单抗+伊匹木单抗联合方案的无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 评估伊匹木单抗+纳武利尤单抗对比卡博替尼+纳武利尤单抗+伊匹木单抗联合方案的缓解率(完全缓解[CR]+部分缓解[PR])。II. 评估缓解率(CR+PR)的
【主题与分类】
主题标签:Locally Advanced Leiomyosarcoma、Locally Advanced Liposarcoma、Metastatic Soft Tissue Sarcoma、Unresectable Leiomyosarcoma、Unresectable Liposarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05836571
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05836571
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- OpenDataLab:
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
疾病类型:局部晚期骨外黏液样软骨肉瘤、局部晚期平滑肌肉瘤、局部晚期脂肪肉瘤、局部晚期未分化多形性肉瘤、局部晚期不可切除软组织肉瘤、转移性软组织肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、不可切除平滑肌肉瘤。主要目标:I. 使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1版,评估伊匹木单抗+纳武利尤单抗与卡博替尼+纳武利尤单抗+伊匹木单抗联合方案在转移性或局部晚期、手术不可切除的软组织肉瘤(STS)患者中的无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 评估伊匹木单抗+纳武利尤单抗与卡博替尼+纳武利尤单抗+伊匹木单抗联合方案的缓解率(完全缓解[CR]+部分缓解[PR])。II. 评估卡博替尼+伊匹木单抗+纳武利尤单抗在伊匹木单抗+纳武利尤单抗治疗期间疾病进展的(交叉)患者中的缓解率(CR+PR)。III. 评估治疗前后肿瘤活检中肿瘤浸润性CD8+ T细胞的数量。探索性目标:I.
I. 在活检标本中测量肿瘤浸润性CD3+ T细胞和CD68+巨噬细胞。II. 评估循环肿瘤DNA(ctDNA)中的基因组改变及其与治疗反应或耐药性的潜在关联。III. 研究反应是否与遗传畸变和/或肿瘤突变负荷相关。IV. 分析研究治疗前后活检标本中的总MET和活化MET(p1235-MET),并评估卡博替尼的分子靶点结合情况(表现为磷酸化[p]MET/MET比值降低)。V. 使用免疫改良实体瘤疗效评价标准(iRECIST)评估接受伊匹木单抗+纳武利尤单抗或卡博替尼+纳武利尤单抗+伊匹木单抗联合治疗患者的客观缓解率。大纲:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。A组:患者在每个周期的第1天接受纳武利尤单抗静脉注射(IV),输注时间30-60分钟,以及伊匹木单抗IV,输注时间60-90分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,每21天重复治疗。
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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