达拉非尼联合曲美替尼后序贯伊匹木单抗联合纳武利尤单抗或伊匹木单抗联合纳武利尤单抗后序贯达拉非尼联合曲美替尼治疗III-IV期BRAFV600黑色素瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦III-IV期BRAFV600突变黑色素瘤,涵盖临床III期、IV期皮肤黑色素瘤、转移性、复发性及不可切除黑色素瘤

基本信息
资源简介
达拉非尼联合曲美替尼后序贯伊匹木单抗联合纳武利尤单抗或伊匹木单抗联合纳武利尤单抗后序贯达拉非尼联合曲美替尼治疗III-IV期BRAFV600黑色素瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦III-IV期BRAFV600突变黑色素瘤,涵盖临床III期、IV期皮肤黑色素瘤、转移性、复发性及不可切除黑色素瘤。研究比较两种初始治疗策略:Ipilimumab联合Nivolumab后序贯Dabrafenib联合Trametinib,或反向序贯,主要评估2年总生存期,次要评估中位OS、死亡风险比、3年OS及抗肿瘤活性。可用于分析不同序贯方案对生存与疗效的影响,支持肿瘤治疗决策与预后预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床III期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8、转移性黑色素瘤、复发性黑色素瘤、不可切除黑色素瘤。主要目的:I. 确定初始治疗采用Ipilimumab + Nivolumab联合方案(随后使用甲磺酸Dabrafenib [Dabrafenib]联合二甲基亚砜Trametinib [Trametinib])或Dabrafenib联合Trametinib方案(随后使用Ipilimumab + Nivolumab)是否能显著改善不可切除III期或IV期BRAFV600突变黑色素瘤患者的2年总生存期(OS)。次要临床目的:I. 评估初始治疗对中位OS和死亡风险比的影响。II. 确定初始治疗选择是否能显著改善3年OS。III. 评估抗肿瘤活性(实体瘤疗效评价标准[
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Melanoma、Recurrent Melanoma、Unresectable Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02224781
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:临床III期皮肤黑色素瘤AJCC v8,临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8,转移性黑色素瘤,复发性黑色素瘤,不可切除性黑色素瘤。主要目标:I. 确定初始治疗采用伊匹木单抗+纳武利尤单抗联合方案(随后使用达拉非尼甲磺酸盐[达拉非尼]联合曲美替尼二甲基亚砜[曲美替尼])或达拉非尼联合曲美替尼方案(随后使用伊匹木单抗+纳武利尤单抗)是否能显著改善不可切除III期或IV期BRAFV600突变黑色素瘤患者的2年总生存期(OS)。次要临床目标:I. 评估初始治疗对中位OS和死亡风险比的影响。II. 确定初始治疗选择是否能显著改善3年OS。III. 在V600突变黑色素瘤患者的合作组试验中,评估伊匹木单抗+纳武利尤单抗和达拉非尼-曲美替尼的抗肿瘤活性(实体瘤疗效评价标准[RECIST]定义的缓解率、中位无进展生存期[PFS])和安全性特征。IV.
评估达拉非尼+曲美替尼在伊匹木单抗+纳武利尤单抗治疗后疾病进展患者中的活性(RECIST定义的缓解率、中位PFS)和安全性,并与其在未接受过伊匹木单抗+纳武利尤单抗治疗患者中的活性和安全性进行比较。V. 评估伊匹木单抗+纳武利尤单抗在达拉非尼+曲美替尼治疗后疾病进展患者中的活性(RECIST定义的缓解率、中位PFS)和安全性,并与其在未接受过达拉非尼+曲美替尼治疗患者中的活性和安全性进行比较。VI. 评估交叉至替代治疗策略的可行性(能够从一组交叉至另一组、并在交叉后完成至少一个初始疗程[12周]治疗、且未出现期间症状性疾病进展或治疗限制性毒性的患者百分比)。次要实验室目标:I. 遗传性变异与免疫介导不良事件及伊匹木单抗+纳武利尤单抗缓解之间的关联。Ia. 确定遗传性基因
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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