Camonsertib联合放疗治疗复发性头颈鳞癌的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于Camonsertib联合头颈部立体定向体部放疗再程照射治疗复发性头颈鳞状细胞癌的临床试验信息
基本信息
资源简介
Camonsertib联合放疗治疗复发性头颈鳞癌的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于Camonsertib联合头颈部立体定向体部放疗再程照射治疗复发性头颈鳞状细胞癌的临床试验信息。覆盖复发性头颈鳞癌多个亚型及III期HPV介导口咽癌等条件，主要目标为评估联合治疗的安全性与耐受性并确定II期推荐剂量，次要目标包括评估放疗野内总体缓解率。可用于了解该联合方案的研究设计、适用人群与疗效安全性评价框架（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：临床III期HPV介导（p16阳性）口咽癌AJCC v8、复发性头颈鳞状细胞癌、复发性下咽鳞状细胞癌、复发性喉鳞状细胞癌、复发性口腔鳞状细胞癌、复发性口咽鳞状细胞癌、复发性鼻旁窦鳞状细胞癌、III期头颈部皮肤鳞状细胞癌AJCC v8。主要目标：I. 评估camonsertib联合同步头颈部立体定向体部放疗（SBRT）再程照射治疗复发性头颈鳞状细胞癌（HNSCC）患者的安全性和耐受性。II. 确定camonsertib联合同步SBRT在这些患者中的II期推荐剂量（RP2D）。次要目标：I. 评估放疗野内的总体缓解率
【主题与分类】
主题标签：Stage III Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage III Sinonasal Cancer AJCC v8、Stage IVA Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVA Sinonasal Cancer AJCC v8、Stage IVB Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVB Sinonasal Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07156227
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07156227
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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
疾病条件：临床III期HPV介导（p16阳性）口咽癌AJCC第8版，复发性头颈部鳞状细胞癌，复发性下咽鳞状细胞癌，复发性喉鳞状细胞癌，复发性口腔鳞状细胞癌，复发性口咽鳞状细胞癌，复发性鼻旁窦鳞状细胞癌，III期头颈部皮肤鳞状细胞癌AJCC第8版。主要目标：I. 评估camonsertib与同步头颈部立体定向体部放疗（SBRT）再照射治疗复发性头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者的安全性和耐受性。II. 确定camonsertib与同步SBRT联合治疗这些患者的推荐2期剂量（RP2D）。次要目标：I. 评估接受camonsertib和SBRT治疗的患者在放疗野内的总体缓解率。II. 评估camonsertib和SBRT在既往照射野内复发性或新原发性HNSCC患者的无进展生存期（PFS）。探索性目标：I.
识别对camonsertib与SBRT联合治疗反应的预测性生物标志物，包括但不限于ATM和TP53的基因改变、人乳头瘤病毒（HPV）状态、肿瘤突变负荷以及循环肿瘤脱氧核糖核酸（DNA）。II. 表征camonsertib的药代动力学（PK）特征。大纲：这是一项camonsertib联合SBRT的剂量递增研究，随后进行剂量扩展研究。患者接受4或5次SBRT治疗，每周两次，分次间隔2-3天，持续3周。患者在每次放射治疗当天及次日口服（PO）camonsertib，每日一次（QD）。患者在整个试验期间还接受正电子发射断层扫描（PET）/计算机断层扫描（CT）或CT检查，并采集血样。完成研究治疗后，患者在4、5、6、7、16、29、42和55周进行随访。
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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