GSE347762:新辅助 pepinemab 联合 nivolumab 和/或 ipilimumab 治疗可切除转移性黑色素瘤:一项生物标志物驱动的试点试验

SEMA4D抗体pepinemab联合免疫检查点抑制剂的新辅助试验,用于可切除转移性黑色素瘤。38例患者接受两剂新辅助治疗、根治意向手术及一年辅助治疗

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GSE347762: Neoadjuvant pepinemab in combination with nivolumab and/or ipilimumab in resectable metastatic melanoma: a pilot biomarker-driven trial

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

GSE347762:新辅助 pepinemab 联合 nivolumab 和/或 ipilimumab 治疗可切除转移性黑色素瘤:一项生物标志物驱动的试点试验

Neoadjuvant pepinemab in combination with nivolumab and/or ipilimumab in resectable metastatic melanoma: a pilot biomarker-driven trial

SEMA4D抗体pepinemab联合免疫检查点抑制剂的新辅助试验,用于可切除转移性黑色素瘤。38例患者接受两剂新辅助治疗、根治意向手术及一年辅助治疗。毒性可控,未延迟或阻碍手术。试验达到主要终点:肿瘤中活化树突状细胞和免疫募集通路相关转录本富集,并出现含克隆扩增T细胞受体库、类似三级淋巴结构的成熟淋巴聚集。结果支持进一步评估SEMA4D阻断(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):新辅助免疫检查点抑制剂(ICIs)可改善转移性黑色素瘤的无事件生存期,但耐药和复发仍很常见。在此,我们在一项针对可切除转移性黑色素瘤患者的生物标志物驱动的初步新辅助试验(NCT03769155)中,评估了pepinemab——一种Semaphorin 4D(SEMA4D)阻断抗体——与抗PD1 nivolumab和/或抗CTLA4 ipilimumab联合使用。主要终点是确定pepinemab联合ICIs是否能以增强T效应细胞浸润的方式调节肿瘤微环境中的表型特征。次要终点包括安全性和耐受性、病理缓解率和影像学缓解。患者接受两剂新辅助治疗,随后接受以治愈为目的的手术以及一年辅助nivolumab治疗。在38例接受治疗的患者中,含pepinemab的方案显示出可控的毒性特征,并且未延迟或妨碍以治愈为目的的手术切除。该试验达到主要终点,因为在接受含pepinemab方案的患者肿瘤中,观察到与活化树突状细胞和免疫募集通路相关的转录本富集。此外,免疫重塑也很明显,表现为形成类似三级淋巴结构的成熟淋巴样聚集体,其中含有克隆扩增的T细胞受体库。总之,这些发现支持进一步评估SEMA4D阻断作为调节肿瘤微环境并可能增强黑色素瘤和其他实体恶性肿瘤免疫治疗的策略。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Other、GPL37309、9606。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE347762

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 18 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

新辅助免疫检查点抑制剂(ICIs)可改善转移性黑色素瘤的无事件生存期,但耐药和复发仍很常见。在此,我们在一项针对可切除转移性黑色素瘤患者的生物标志物驱动的初步新辅助试验(NCT03769155)中,评估了pepinemab——一种Semaphorin 4D(SEMA4D)阻断抗体——与抗PD1 nivolumab和/或抗CTLA4 ipilimumab联合使用。主要终点是确定pepinemab联合ICIs是否能以增强T效应细胞浸润的方式调节肿瘤微环境中的表型特征。次要终点包括安全性和耐受性、病理缓解率和影像学缓解。患者接受两剂新辅助治疗,随后接受以治愈为目的的手术以及一年辅助nivolumab治疗。在38例接受治疗的患者中,含pepinemab的方案显示出可控的毒性特征,并且未延迟或妨碍以治愈为目的的手术切除。该试验达到主要终点,因为在接受含pepinemab方案的患者肿瘤中,观察到与活化树突状细胞和免疫募集通路相关的转录本富集。此外,免疫重塑也很明显,表现为形成类似三级淋巴结构的成熟淋巴样聚集体,其中含有克隆扩增的T细胞受体库。总之,这些发现支持进一步评估SEMA4D阻断作为调节肿瘤微环境并可能增强黑色素瘤和其他实体恶性肿瘤免疫治疗的策略。

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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