TLR9免疫治疗用于腹膜癌病

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为TLR9免疫治疗用于腹膜癌病。覆盖的疾病包括恶性腹水、结直肠腺癌、腹膜转移癌和阑尾腺癌

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clinicaltrials
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其他分类Malignant AscitesColorectal AdenocarcinomaPeritoneal (Metastatic) CancerAppendiceal Adenocarcinoma
TLR9 Immunotherapy for Peritoneal Carcinomatosis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

TLR9免疫治疗用于腹膜癌病

TLR9 Immunotherapy for Peritoneal Carcinomatosis 是一个聚焦于肿瘤免疫治疗领域的临床研究数据集,其主题为TLR9免疫治疗用于腹膜癌病。该数据集来源于clinicaltrials.gov,覆盖的疾病类型包括恶性腹水、结直肠腺癌、腹膜转移癌以及阑尾腺癌。从整体定位来看,该数据集围绕一项采用递增剂量ACM-CpG疗法的临床研究展开,该研究使用标准的3+3设计进行剂量爬坡。数据集所涉及的主题标签与上述疾病类型一致,便于在肿瘤学与免疫治疗相关研究中进行检索与归类。整体而言,该数据集为关注腹膜癌病免疫治疗方向的研究人员提供了一个以临床试验注册信息为核心的数据资源。

【数据集背景】

该数据集所属的临床研究针对的是腹膜癌病相关的恶性肿瘤,具体包括恶性腹水、结直肠腺癌、腹膜转移癌和阑尾腺癌。研究采用TLR9免疫治疗策略,使用ACM-CpG疗法,并以递增剂量的方式进行给药。在剂量探索方面,该研究采用标准的3+3设计,这是肿瘤学早期临床试验中常用于确定推荐剂量或最大耐受剂量的经典方法。该数据集的主题标签与上述疾病和干预方向保持一致,有助于在肿瘤免疫治疗领域内进行主题聚类与检索。

【数据内容】

该数据集的内容围绕上述临床研究展开,涵盖的疾病条件包括恶性腹水、结直肠腺癌、腹膜转移癌和阑尾腺癌。研究干预为ACM-CpG疗法,采用递增剂量方案,并使用标准3+3设计。数据集的主题标签同样包括恶性腹水、结直肠腺癌、腹膜转移癌和阑尾腺癌。除上述信息外,关于具体受试者数量、剂量水平、疗效指标、安全性指标、随访时长等详细数据内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。该平台为临床试验注册与结果信息的主要公开来源之一。数据集的主题为TLR9免疫治疗用于腹膜癌病,覆盖的疾病包括恶性腹水、结直肠腺癌、腹膜转移癌和阑尾腺癌。关于具体的采集时间、采集方式、更新频率以及数据提取流程等细节,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤学、免疫治疗以及腹膜癌病相关的研究场景。具体而言,可服务于关注TLR9免疫治疗、ACM-CpG疗法、恶性腹水、结直肠腺癌、腹膜转移癌和阑尾腺癌的研究人员。由于研究采用递增剂量和标准3+3设计,该数据集也可能对早期临床试验设计、剂量探索方法学等方向具有参考价值。关于该数据集在具体分析任务中的适用性验证或基准测试信息,源站未提供。

【使用方法】

该数据集来自clinicaltrials.gov,用户可依据该来源站的一般访问方式获取相关信息。关于该数据集的具体下载格式、字段结构、访问权限、使用步骤或配套工具,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来源为clinicaltrials.gov,其内容围绕一项采用ACM-CpG疗法、递增剂量和标准3+3设计的临床研究。关于数据完整性、准确性、偏倚风险、样本量、缺失值处理以及外部验证等质量与限制方面的具体信息,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制或版权声明等信息,源站未提供。

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07658196

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

Conditions: Malignant Ascites, Colorectal Adenocarcinoma, Peritoneal (Metastatic) Cancer, Appendiceal Adenocarcinoma. Escalating doses of ACM-CpG Therapy will use a standard 3+3 design.

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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