2141-V11治疗非肌层浸润性膀胱癌研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)对标准治疗无应答的患者,研究药物2141-V11的疗效与安全性

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其他预测Non-muscle Invasive Bladder Cancer
Study of 2141-V11 in People With Non-muscle Invasive Bladder Cancer That Did Not Respond to Standard Treatment

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

2141-V11治疗非肌层浸润性膀胱癌研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)对标准治疗无应答的患者,研究药物2141-V11的疗效与安全性。内容涉及治疗期间复发后的活检或TURBT处理原则,以及Cohort B的两部分设计:Part 1为固定剂量瘤内注射2141-V11(10 mg)单药的安全性评估,Part 2为随机、开放标签的II期试验,比较瘤内2141-V11联合膀胱内吉西他滨(2000 mg/100 mL)与吉西他滨单药的临床疗效。可用于膀胱癌免疫治疗及联合用药的临床研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非肌层浸润性膀胱癌。如果在第1阶段治疗期间,主治医生发现膀胱内疾病复发,患者应接受活检或TURBT。如果病理结果回报为HG Ta或CIS,患者可以恢复治疗。如果病理结果回报为HG T1,患者将被移出治疗。如果在第2或第3阶段治疗期间发生高级别复发,患者将被移出治疗。队列B分为两部分。队列B第1部分已完成固定剂量瘤内注射2141-V11(10 mg)单药的安全性评估。队列B第2部分是一项随机、开放标签的试点II期扩展研究,采用选择设计,评估瘤内注射2141-V11(10 mg)联合膀胱内吉西他滨(2000 mg溶于100 mL)与膀胱内吉西他滨单药(2000 mg溶于100 mL)相比的临床疗效,在s

【主题与分类】

主题标签:Non-muscle Invasive Bladder Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05126472

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    • 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:非肌层浸润性膀胱癌。若在治疗第1周期期间,治疗医师发现膀胱内疾病复发,患者应接受活检或经尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT)。若病理回报为高级别Ta或原位癌(CIS),患者可继续治疗。若病理回报为高级别T1,患者将退出治疗。若在第2或第3周期治疗期间发生高级别复发,患者将退出治疗。B队列分为两部分。B队列第1部分为已完成的安全性评估,即固定剂量瘤内注射2141-V11(10 mg)单药治疗。B队列第2部分为一项随机、开放标签、试点II期扩展研究,采用选择设计,旨在评估瘤内注射2141-V11(10 mg)联合膀胱内灌注吉西他滨(2000 mg/100 mL)与膀胱内灌注吉西他滨单药治疗(2000 mg/100 mL)在BCG初治高级别Ta期NMIBC受试者中的临床疗效。受试者将按1:1随机分配至联合治疗组或吉西他滨单药治疗组。***入选/排除标准续:已知其他恶性肿瘤在过去三年内出现进展或需要积极治疗。

例外情况包括:* 皮肤基底细胞癌 * 经过潜在治愈性治疗的皮肤鳞状细胞癌 * 原位宫颈癌 * 有接受过根治性治疗(手术或放疗)的前列腺癌病史,且需满足以下标准:分期为T2N0M0或更低,Gleason评分≤7,且在停止雄激素剥夺治疗的情况下,前列腺特异性抗原(PSA)至少1年内检测不到,该前列腺癌要么接受了根治性治疗,要么在主动监测下未经治疗,且在研究入组前一年内病情稳定 * 过去2年内需要全身治疗的活跃自身免疫性疾病(即使用疾病修饰药物、皮质类固醇或免疫抑制剂)。替代疗法(如甲状腺素、胰岛素或生理性皮质

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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