sEphB4-HSA联合Pembrolizumab治疗实体瘤的多队列II期试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录sEphB4-HSA联合Pembrolizumab治疗实体瘤的多队列II期试验信息,覆盖IV期膀胱尿路上皮癌、前列腺癌及尿路上皮癌患者

University of Southern CaliforniaUniversity of Southern California
clinicaltrials
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时间序列预测Stage IV Bladder Urothelial CarcinomaProstate CancerUrothelial Carcinoma
Multicohort Phase II Trial of sEphB4-HSA+Pembrolizumab in Solid Tumors

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

sEphB4-HSA联合Pembrolizumab治疗实体瘤的多队列II期试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录sEphB4-HSA联合Pembrolizumab治疗实体瘤的多队列II期试验信息,覆盖IV期膀胱尿路上皮癌、前列腺癌及尿路上皮癌患者。主要目标包括描述联合方案在全部队列中的毒性,并评估四个队列的活性信号:队列A测量既往接受过一线铂类治疗的晚期/转移性尿路上皮癌患者的总生存期,队列B测量既往接受过至少两线治疗(其中至少一线为铂类)患者的总生存期,以及新诊断膀胱尿路上皮癌患者的病理完全缓解率。可用于肿瘤免疫联合治疗相关的疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:IV期膀胱尿路上皮癌、前列腺癌、尿路上皮癌。主要目标:I. 描述Pembrolizumab-sEphB4-HSA联合方案在实体瘤患者(所有队列)中相关的毒性。II. 确定4个患者队列中每个队列的活性信号:1. 测量既往在晚期/转移性背景下接受过一线铂类治疗的尿路上皮癌患者的总生存期(OS)(队列A)。2. 测量既往在晚期/转移性背景下接受过至少两线治疗、其中至少一线为铂类的尿路上皮癌患者的总生存期(OS)(队列B)。3. 测量新诊断的膀胱尿路上皮癌患者(符合和不符合铂类治疗条件)的病理完全缓解(pCR)率

【主题与分类】

主题标签:Stage IV Bladder Urothelial Carcinoma、Prostate Cancer、Urothelial Carcinoma。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02717156

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数据说明

疾病状态:IV期膀胱尿路上皮癌、前列腺癌、尿路上皮癌。主要目标:I. 描述Pembrolizumab-sEphB4-HSA联合方案在实体瘤患者(所有队列)中的毒性。II. 确定4个患者队列中每个队列的活性信号:1. 测量既往在晚期/转移性阶段接受过一线铂类治疗的尿路上皮癌患者的总生存期(OS)(队列A)。2. 测量既往在晚期/转移性阶段接受过至少两线治疗、其中至少一线为铂类的尿路上皮癌患者的总生存期(OS)(队列B)。3. 测量新诊断的膀胱尿路上皮癌患者(符合和不符合铂类治疗条件)在根治性膀胱切除术前接受新辅助治疗后的病理完全缓解(pCR)率(队列C)。4. 测量新诊断的前列腺癌患者在根治性前列腺切除术前接受新辅助治疗后的PSA缓解率(队列D)。次要目标:I.

在A组和B组中测量无进展生存期(PFS)。II. 在C组和D组中测量无病生存期(DFS)。III. 在A组和B组中,根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1测量客观缓解率(ORR)。IV. 在D组中,测量新诊断的前列腺癌患者在接受根治性前列腺切除术前新辅助治疗中的病理缓解率。次要目标:I. 通过肿瘤细胞(TC)以及免疫细胞(IC)——巨噬细胞和T细胞——检测程序性细胞死亡1(PD-1)、程序性细胞死亡1配体1(PD-L1)、程序性细胞死亡1配体2(PD-L2)和EPH受体B4(EphB4)在肿瘤组织中的表达,并将其与ORR、PFS和OS相关联。II. 检测治疗前和治疗后肿瘤组织T细胞频率(计数)、使用T细胞受体(TCR)测序检测肿瘤组织T细胞克隆性以及外周血T细胞克隆性,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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