比美替尼联合恩考芬尼和帕博利珠单抗±立体定向放射外科治疗BRAFV600突变黑色素瘤脑转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌领域,聚焦BRAF V600突变阳性黑色素瘤脑转移患者

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clinicaltrials
浏览 3
医学影像分类Malignant MelanomaBRAF V600 MutationBrain Metastases
Binimetinib Encorafenib Pembrolizumab +/- Stereotactic Radiosurgery in BRAFV600 Melanoma With Brain Metastasis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

比美替尼联合恩考芬尼和帕博利珠单抗±立体定向放射外科治疗BRAFV600突变黑色素瘤脑转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌领域,聚焦BRAF V600突变阳性黑色素瘤脑转移患者。研究为2期随机对照开放标签多中心平行试验,含安全性导入阶段,评估在binimetinib-encorafenib-pembrolizumab联合治疗基础上加用upfront SRS的疗效与安全性。安全性导入阶段评估前六例患者联合或不联合SRS的耐受性,通过预设剂量限制性毒性事件评估安全性,并由独立数据监查委员会审核。试验计划入组150例患者,按1:1随机分配至A组或B组(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性黑色素瘤、BRAF V600突变、脑转移。这是一项2期、随机、对照、开放标签、多中心、平行试验,包含安全性导入阶段,旨在评估在binimetinib-encorafenib-pembrolizumab联合治疗基础上加用upfront SRS治疗BRAFⱽ⁶⁰⁰突变阳性MBM的疗效和安全性。研究将纳入安全性导入(SLI)阶段,以评估前六例入组患者接受binimetinib-encorafenib-pembrolizumab联合治疗联合或不联合SRS的耐受性。安全性将通过预设剂量限制性毒性(DLT)事件的发生情况进行评估。安全性数据将由独立数据监查委员会(IDMC)审核。该试验计划入组150例患者,他们将被随机分配(1:1)接受以下治疗: A组:Encorafenib + binimetinib + pembrolizumab B组:Upfront stereo

【主题与分类】

主题标签:Malignant Melanoma、BRAF V600 Mutation、Brain Metastases。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04074096

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    • 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

疾病:恶性黑色素瘤、BRAF V600突变、脑转移。这是一项2期、随机、对照、开放标签、多中心、平行试验,包含安全性导入期,旨在评估在binimetinib-encorafenib-pembrolizumab联合治疗基础上加用前期SRS治疗BRAFⱽ⁶⁰⁰突变阳性MBM的疗效和安全性。该研究将纳入一个安全性导入期,以评估前六例入组患者接受binimetinib-encorafenib-pembrolizumab联合治疗±SRS的耐受性。安全性将通过预设的剂量限制性毒性事件的发生情况进行评估。安全性数据将由独立数据监查委员会进行审查。该试验计划入组150例患者,他们将按1:1随机分配接受以下治疗之一:* A组:Encorafenib + binimetinib + pembrolizumab * B组:对所有直径≥5 mm的病灶(若其他脑转移灶>5 mm,则≥3 mm)行前期立体定向放射外科治疗;随后接受encorafenib + binimetinib + pembrolizumab。治疗应在SRS后超过24小时且少于8天(不含8天)内开始。

患者将持续接受治疗直至疾病进展。帕博利珠单抗最多给药35次后停药。若患者或研究者认为出于对患者有益的任何原因,也可提前终止治疗。所有患者将在随机分组后接受共计5年的随访。

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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