瘤内rAd.CD40L联合全身帕博利珠单抗治疗难治性转移性黑色素瘤的剂量递增与队列扩展安全性和耐受性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对难治性转移性黑色素瘤的临床研究信息。研究采用瘤内注射rAd.CD40L(ISF35)联合全身帕博利珠单抗的方案,包含两个剂量组:第一组最多6人接受最低剂量,若未出现不可耐受副作用,第二组最多24人接受最高剂量,所有参与者均接受相同剂量的帕

基本信息
资源简介
瘤内rAd.CD40L联合全身帕博利珠单抗治疗难治性转移性黑色素瘤的剂量递增与队列扩展安全性和耐受性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对难治性转移性黑色素瘤的临床研究信息。研究采用瘤内注射rAd.CD40L(ISF35)联合全身帕博利珠单抗的方案,包含两个剂量组:第一组最多6人接受最低剂量,若未出现不可耐受副作用,第二组最多24人接受最高剂量,所有参与者均接受相同剂量的帕博利珠单抗。ISF35每3周直接注射入1-3个肿瘤,可在门诊或介入放射科进行,可能使用影像引导。数据可用于了解该联合疗法的剂量探索与队列扩展设计(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤。研究分组:如果参与者被发现符合参加本研究的资格,将根据加入研究的时间被分配到ISF35的2个剂量水平之一。第一组最多入组6名参与者,第二组最多入组24名参与者。第一组参与者将接受最低剂量水平。如果未观察到不可耐受的副作用,所有其他入组研究的参与者将接受最高剂量。如果参与者被分配到第一组,将无法升至第二组。所有参与者还将接受相同剂量的帕博利珠单抗。研究药物给药:参与者将每3周接受ISF35直接注射到1-3个肿瘤中。注射将在门诊或介入放射科套房进行。研究工作人员可能使用影像引导
【主题与分类】
主题标签:Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02719015
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02719015
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
疾病:黑色素瘤。研究分组:如果参与者符合参加本研究的条件,将根据加入研究的时间被分配到ISF35的2个剂量水平之一。第一组最多入组6名参与者,第二组最多入组24名参与者。第一组参与者将接受最低剂量水平。如果未观察到不可耐受的副作用,所有其他入组研究的参与者将接受最高剂量。如果参与者被分配到第一组,将无法转入第二组。所有参与者还将接受相同剂量的帕博利珠单抗。研究药物给药:参与者将每3周直接将ISF35注射到1-3个肿瘤中。注射将在门诊或介入放射科进行。研究工作人员可能使用超声、CT和/或MRI等影像引导来帮助将药物注射到肿瘤中。参与者还将每3周接受约30分钟的帕博利珠单抗静脉输注。研究访视:在第0周(参与者接受治疗的第一周):* 参与者将接受体格检查。
- 将抽取血液(约4茶匙)用于常规检查及评估参与者的免疫系统。
- 参与者将接受肿瘤活检,以检查疾病对研究药物的反应。采集活检样本时,将用麻醉剂对皮肤区域进行局部麻醉,并做一个小切口以切除全部或部分受累组织。该活检将在首次给药后24小时内进行。
- 将对肿瘤进行拍照和测量。拍照时,参与者的隐私部位将尽可能予以遮盖,除非面部存在肿瘤,否则不会拍摄面部照片。
在第1周和第2周: - 参与者将接受体格检查。
- 将抽取血液(约1茶匙)用于常规检查。
在第3周、第6周和第9周(±3天): - 参与者将接受体格检查。
- 血液(约4茶匙)
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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