贝伐珠单抗与阿替利珠单抗联合或不联合考比替尼治疗初治黑色素瘤脑转移患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于初治黑色素瘤脑转移患者的治疗研究,涉及贝伐珠单抗与阿替利珠单抗联合或不联合考比替尼的方案

基本信息
资源简介
贝伐珠单抗与阿替利珠单抗联合或不联合考比替尼治疗初治黑色素瘤脑转移患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于初治黑色素瘤脑转移患者的治疗研究,涉及贝伐珠单抗与阿替利珠单抗联合或不联合考比替尼的方案。覆盖BRAF V600野生型、临床IV期皮肤黑色素瘤(AJCC v8)、颅内黑色素瘤、脑转移性恶性肿瘤、转移性黑色素瘤、病理IV期皮肤黑色素瘤(AJCC v8)及难治性黑色素瘤等条件。主要目标包括通过改良iRANO标准评估贝伐珠单抗联合阿替利珠单抗的颅内客观缓解率,以及评估阿替利珠单抗、贝伐珠单抗和考比替尼三联方案的安全性、耐受性和初步疗效。可用于脑转移黑色素瘤的疗效预测与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:BRAF V600野生型,临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8,颅内黑色素瘤,脑转移性恶性肿瘤,转移性黑色素瘤,病理IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8,难治性黑色素瘤。主要目标:I. 通过脑部磁共振成像(MRI)测量的改良免疫治疗神经肿瘤反应评估(iRANO)标准,确定贝伐珠单抗和阿替利珠单抗联合治疗活动性黑色素瘤脑转移(MBM)患者的颅内客观缓解率。II. 评估阿替利珠单抗(Tencentriq)、贝伐珠单抗(Avastin)和考比替尼(Cotellic)三联组合(TACo)的安全性、耐受性和初步疗效。次要目标:I. 贝伐珠单抗+阿替利珠单抗的安全性和耐受性。II. 阿替利珠单抗+贝伐珠单抗联合的安全性和耐受性。
【主题与分类】
主题标签:BRAF V600 Wild Type、Intracranial Melanoma、Metastatic Melanoma、Refractory Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03175432
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03175432
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:BRAF V600野生型,临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8,颅内黑色素瘤,脑转移性恶性肿瘤,转移性黑色素瘤,病理IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8,难治性黑色素瘤。主要目标:I. 通过改良的神经肿瘤学免疫治疗反应评估(iRANO)标准,利用脑部磁共振成像(MRI)测定贝伐珠单抗与阿替利珠单抗联合治疗活动性黑色素瘤脑转移(MBM)患者的客观颅内缓解率。II. 评估阿替利珠单抗(Tencentriq)、贝伐珠单抗(Avastin)和考比替尼(Cotellic)三联组合(TACo)的安全性、耐受性和初步疗效。次要目标:I. 贝伐珠单抗+阿替利珠单抗的安全性和耐受性。II. 对于既往抗PD1治疗后进展的BRAFV600野生型脑转移性黑色素瘤患者,阿替利珠单抗+贝伐珠单抗+考比替尼组合的安全性和耐受性。III.
使用改良版iRANO的总体缓解率(颅内+颅外),并与改良版实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1版及神经肿瘤脑转移疗效评估(RANO-BM)进行比较。IV. 颅内和颅外缓解持续时间。V. 无进展生存期。VI. 总生存期。VII. 免疫调节。VIII. 循环游离脱氧核糖核酸(cfDNA)变化作为缓解决定因素和早期进展标志物。IX. 通过MRI测量的相对表观扩散系数变化作为缓解的早期预测指标。X. 神经认知功能和健康相关生活质量的变化。XI. 颅外病灶中显示的分子和免疫学变化。大纲:患者被分配至2个组之一。第I组:患者在第1天接受阿替利珠单抗静脉注射(IV),输注时间30-60分钟,以及贝伐珠单抗IV,输注时间30-90分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每14天重复周期。第II组:患者在第1天接受阿替利珠单抗IV,输注时间30-60分钟,以及贝伐珠单抗IV,输注时间30-90分钟。周期
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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