评估Cemiplimab(REGN2810)联合化疗用于鼻腔鼻窦鳞状细胞癌术前治疗的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦鼻腔鼻窦鳞状细胞癌(SNSCC)患者,覆盖AJCC v8分期中的III期、IVA期和IVB期

基本信息
资源简介
评估Cemiplimab(REGN2810)联合化疗用于鼻腔鼻窦鳞状细胞癌术前治疗的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦鼻腔鼻窦鳞状细胞癌(SNSCC)患者,覆盖AJCC v8分期中的III期、IVA期和IVB期。研究比较新辅助治疗cemiplimab(REGN2810)联合卡铂/紫杉醇方案与单纯卡铂/紫杉醇方案,主要评估无事件生存期(EFS),次要目标包括客观缓解率(ORR)和总生存期(OS),并与历史标准治疗进行对比。数据可用于肿瘤免疫联合化疗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):条件:鼻腔鼻窦鳞状细胞癌,III期鼻腔鼻窦癌AJCC v8,IVA期鼻腔鼻窦癌AJCC v8,IVB期鼻腔鼻窦癌AJCC v8。主要目标:I. 评估在鼻腔鼻窦鳞状细胞癌(SNSCC)受试者中,新辅助治疗(NAT)采用cemiplimab(REGN2810)/卡铂/紫杉醇(第1组)相比卡铂/紫杉醇(第2组)是否能改善无事件生存期(EFS)。次要目标:I. 在SNSCC受试者中比较新辅助cemiplimab(REGN2810)/卡铂/紫杉醇(第1组)与新辅助卡铂/紫杉醇(第2组)以及历史标准治疗(SOC)之间的客观缓解率(ORR)。II. 在SNSCC受试者中比较新辅助cemiplimab(REGN2810)/卡铂/紫杉醇(第1组)与卡铂/紫杉醇(第2组)以及历史SOC之间的总生存期(OS)。III. 描述
【主题与分类】
主题标签:Sinonasal Squamous Cell Carcinoma、Stage III Sinonasal Cancer AJCC v8、Stage IVA Sinonasal 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/NCT07281417
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:鼻腔鼻窦鳞状细胞癌、AJCC第8版III期鼻腔鼻窦癌、AJCC第8版IVA期鼻腔鼻窦癌、AJCC第8版IVB期鼻腔鼻窦癌。主要目的:I. 评估在鼻腔鼻窦鳞状细胞癌(SNSCC)受试者中,采用cemiplimab(REGN2810)/卡铂/紫杉醇的新辅助治疗(NAT)(第1组)是否较卡铂/紫杉醇(第2组)改善无事件生存期(EFS)。次要目的:I. 比较新辅助cemiplimab(REGN2810)/卡铂/紫杉醇(第1组)与新辅助卡铂/紫杉醇(第2组)以及历史标准治疗(SOC)在SNSCC受试者中的客观缓解率(ORR)。II. 比较新辅助cemiplimab(REGN2810)/卡铂/紫杉醇(第1组)与卡铂/紫杉醇(第2组)以及历史SOC在SNSCC受试者中的总生存期(OS)。III. 描述SNSCC中NAT的毒性特征。IV. 使用核糖核酸(RNA)测序(RNAseq)测量T细胞克隆性/多样性的变化,并与NAT缓解和EFS进行相关性分析。V. 评估SNSCC中NAT的器官保留(眼眶和颅底)率。相关性目的:I.
将人乳头瘤病毒(HPV)状态与新辅助治疗(NAT)后的客观缓解率(ORR)和总生存期(OS)相关联。II. 将PD-L1表达的联合阳性评分(CPS)与OS和无事件生存期(EFS)相关联。III. 测定NAT前后循环肿瘤DNA(ctDNA)的动力学变化,并与NAT后的ORR和OS相关联。IV. 将鼻腔鼻窦疾病评分的变化与NAT后的ORR和EFS相关联。V. 对治疗前肿瘤活检组织进行DNA测序,以确定肿瘤基因组图谱特征是否与NAT的疗效相关。大纲:患者被随机分配至2个组之一。第1组:NAT:患者在每个周期的第1天接受西米普利单抗静脉注射(IV),输注时间超过30分钟;每个周期的第1天接受卡铂IV,输注时间超过30分钟;每个周期的第1天接受紫杉醇IV,输注时间超过180分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每21天(3周)重复一次,最多2个周期(6周)。根据研究者的判断,患者可交替
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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