在晚期食管癌非手术患者中测试将抗癌病毒疗法 Telomelysin™ 加入放化疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期食管腺癌与胃食管交界腺癌、且不适合手术的患者,研究在卡铂/紫杉醇放化疗基础上加入抗癌病毒疗法 OBP-301(Telomelysin™)的安全性

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视频预测Advanced Esophageal AdenocarcinomaSquamous Cell CarcinomaSquamous Cell Cancer
Testing the Addition of the Anti-cancer Viral Therapy Telomelysin™ to Chemoradiation for Patients With Advanced Esophageal Cancer and Are Not Candidates for Surgery

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

在晚期食管癌非手术患者中测试将抗癌病毒疗法 Telomelysin™ 加入放化疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期食管腺癌与胃食管交界腺癌、且不适合手术的患者,研究在卡铂/紫杉醇放化疗基础上加入抗癌病毒疗法 OBP-301(Telomelysin™)的安全性。主要目标为确定联合治疗是否安全,次要目标包括评估相关毒性、临床完全缓解(cCR)数量、无进展生存(PFS)与总生存情况。数据可用于肿瘤治疗安全性、疗效终点及生存结局的建模与预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:晚期食管腺癌、晚期胃食管交界腺癌、临床 II 期食管腺癌 AJCC v8、临床 II 期胃食管交界腺癌 AJCC v8、临床 IIA 期食管腺癌 AJCC v8、临床 IIA 期胃食管交界腺癌 AJCC v8、临床 IIB 期食管腺癌 AJCC v8、临床 IIB 期胃食管交界腺癌 AJCC v8。主要目标:I. 确定在卡铂/紫杉醇放化疗基础上加入 OBP-301 是否安全。次要目标:I. 评估与在放化疗基础上加入 OBP-301 相关的毒性。II. 评估临床完全缓解(cCR)的数量。III. 评估存活/无进展的患者数量(无进展生存 [PFS])以及存活患者数量(总生存

【主题与分类】

主题标签:Advanced Esophageal Adenocarcinoma、Squamous Cell Carcinoma、Squamous Cell Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04391049

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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。

数据说明

疾病:晚期食管腺癌、晚期胃食管交界处腺癌、临床II期食管腺癌(AJCC第8版)、临床II期胃食管交界处腺癌(AJCC第8版)、临床IIA期食管腺癌(AJCC第8版)、临床IIA期胃食管交界处腺癌(AJCC第8版)、临床IIB期食管腺癌(AJCC第8版)、临床IIB期胃食管交界处腺癌(AJCC第8版)。

主要目的:I. 确定在卡铂/紫杉醇化疗放疗基础上加入OBP-301是否安全。

次要目的:I. 评估与在化疗放疗基础上加入OBP-301相关的毒性。II. 评估临床完全缓解(cCR)的数量。III. 评估1年和2年时存活/无进展(无进展生存期[PFS])的患者数量以及存活(总生存期[OS])的患者数量。

探索性目的:I. 将相关结局——cCR、PFS和OS——与免疫和病毒相关检测进行关联报告。

研究方案概要:本研究将评估OBP-301的初始剂量,并在需要时评估降级剂量。

患者在第-3天、第12天和第26天通过内镜进行瘤内注射接受OBP-301。患者还在第1天、第8天、第15天、第22天和第29天接受30分钟静脉注射(IV)卡铂和60分钟静脉注射紫杉醇,并从第1天开始每周一至周五接受放射治疗,共28次分割,持续5.5周。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,所有治疗均继续进行。研究治疗完成后,患者在1周和6-8周进行随访,随后每3个月随访一次,持续2年。

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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