比较Cemiplimab联合CDX-1140与单用Cemiplimab在III-IV期头颈癌术前治疗的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦III-IV期头颈部鳞状细胞癌患者,涵盖下咽、喉、鼻腔、口腔、口咽及复发头颈部鳞癌等亚型

基本信息
资源简介
比较Cemiplimab联合CDX-1140与单用Cemiplimab在III-IV期头颈癌术前治疗的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦III-IV期头颈部鳞状细胞癌患者,涵盖下咽、喉、鼻腔、口腔、口咽及复发头颈部鳞癌等亚型。研究比较CDX-1140联合cemiplimab与单用cemiplimab在术前新辅助治疗中的效果,主要终点为主要病理缓解率,次要终点包括任何病理缓解率、毒性及耐受性、基因表达比较等。可用于评估免疫联合治疗在头颈癌术前治疗中的疗效与安全性,支持病理缓解预测及治疗反应分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:头颈部鳞状细胞癌、下咽鳞状细胞癌、喉鳞状细胞癌、鼻腔鳞状细胞癌、口腔鳞状细胞癌、口咽鳞状细胞癌、复发性头颈部鳞状细胞癌、复发性下咽鳞状细胞癌。主要目标:I. 评估抗CD40激动剂单克隆抗体CDX-1140联合cemiplimab(REGN2810)与单用cemiplimab(REGN2810)相比的主要病理缓解率(定义为残留存活肿瘤≤10%)。次要目标:I. 评估CDX-1140联合cemiplimab(REGN2810)的任何病理缓解率。II. 评估CDX-1140与程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)阻断联合在新辅助(术前)环境中的毒性和耐受性。III. 比较基因表达
【主题与分类】
主题标签:Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Hypopharyngeal Squamous Cell Carcinoma、Laryngeal Squamous Cell Carcinoma、Nasal Cavity Squamous Cell Carcinoma、Oral Cavity Squamous Cell Carcinoma、Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma、Stage III Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVA Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVB Laryngeal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06980038
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:头颈部鳞状细胞癌、下咽鳞状细胞癌、喉鳞状细胞癌、鼻腔鳞状细胞癌、口腔鳞状细胞癌、口咽鳞状细胞癌、复发性头颈部鳞状细胞癌、复发性下咽鳞状细胞癌。主要目的:I. 评估抗CD40激动剂单克隆抗体CDX-1140(CDX-1140)联合cemiplimab(REGN2810)与单用cemiplimab(REGN2810)相比的主要病理缓解率(定义为残留存活肿瘤≤10%)。次要目的:I. 评估CDX-1140联合cemiplimab(REGN2810)的任何病理缓解率。II. 评估CDX-1140与程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)阻断联合在新辅助(术前)治疗中的毒性和耐受性。III. 通过核糖核酸(RNA)测序(RNAseq)比较CDX-1140组与对照组之间的基因表达谱,并将基因表达与病理缓解相关联。IV. 评估循环肿瘤脱氧核糖核酸(DNA)(ctCNA)作为新辅助免疫治疗缓解的生物标志物V。
评估联合使用CDX-1140和cemiplimab(REGN2810)的药代动力学(PK)(第2组),以及结局与两种药物基线和随时间变化的清除率之间的关系。探索性目标:I. 评估肿瘤微环境(TME)和循环免疫细胞群的动态变化。Ia. 比较治疗期间TME的动态变化与最终标本中后续病理反应。II. 评估新辅助免疫治疗使用CDX-1140和cemiplimab(REGN2810)前后循环血浆细胞因子的变化。III. 将主要病理反应与程序性细胞死亡配体1(PD-L1)表达水平相关联。IV. 探索病理反应与术后2年无病复发和总生存期的相关性。大纲:患者被随机分配到2组中的1组。第I组:患者在第1天接受cemiplimab静脉注射(IV),持续30分钟。随后患者在第29-36天接受标准治疗手术切除,并
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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