器官移植受者皮肤癌预防的移植后免疫治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦器官移植受者(OTRs)的皮肤癌预防。研究由研究者发起,旨在评估外用卡泊三醇联合 5-氟尿嘧啶(5-FU)在服用免疫抑制药物、患有光化性角化病(AKs)且有非黑色素瘤皮肤癌病史的 OTRs 中的疗效,以消除 AKs 并预防鳞状细胞癌(SCC)发

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其他预测ImmunotherapyCutaneous Squamous Cell CarcinomaActinic KeratosesOrgan Transplant RecipientsSkin Cancer
Immunotherapy After Transplantation for Skin Cancer Prevention in Organ Transplant Recipients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

器官移植受者皮肤癌预防的移植后免疫治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦器官移植受者(OTRs)的皮肤癌预防。研究由研究者发起,旨在评估外用卡泊三醇联合 5-氟尿嘧啶(5-FU)在服用免疫抑制药物、患有光化性角化病(AKs)且有非黑色素瘤皮肤癌病史的 OTRs 中的疗效,以消除 AKs 并预防鳞状细胞癌(SCC)发生。SCC 是移植后最常见的皮肤恶性肿瘤,OTRs 发病率比普通人群高 65-250 倍,与抗排斥药物导致的全身免疫抑制有关。数据可用于免疫治疗、皮肤癌预防及移植后肿瘤风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:免疫治疗、皮肤鳞状细胞癌、光化性角化病、器官移植受者、皮肤癌。这项由研究者发起的临床试验的主要目标是确定外用卡泊三醇联合 5-氟尿嘧啶(5-FU)治疗在接受免疫抑制药物、患有称为光化性角化病(AKs)的癌前皮肤病变且有非黑色素瘤皮肤癌病史的器官移植受者(OTRs)中的疗效,以消除 AKs 并预防鳞状细胞癌(SCC)的发展。SCC 是移植后最常见的皮肤恶性肿瘤,与普通人群相比,器官移植受者(OTRs)的发病率高 65-250 倍。这种风险增加是由于抗排斥药物引起的全身免疫抑制,而这些药物对于防止移植物丢失不可或缺。我们之前的发现已确立该疗效

【主题与分类】

主题标签:Immunotherapy、Cutaneous Squamous Cell Carcinoma、Actinic Keratoses、Organ Transplant Recipients、Skin Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04642287

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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

条件:免疫治疗、皮肤鳞状细胞癌、光化性角化病、器官移植受者、皮肤癌。这项由研究者发起的临床试验的主要目标是确定局部外用卡泊三醇联合5-氟尿嘧啶(5-FU)治疗对正在接受免疫抑制药物治疗、患有癌前皮肤病变——光化性角化病(AKs)且有非黑色素瘤皮肤癌病史的器官移植受者(OTRs)的疗效,以消除AKs并预防鳞状细胞癌(SCC)的发生。SCC是移植后最常见的皮肤恶性肿瘤,与普通人群相比,器官移植受者(OTRs)中的发病率高出65-250倍。这种风险增加是由于抗排斥药物引起的全身性免疫抑制,而这些药物对于防止同种异体移植物丢失不可或缺。我们先前的研究结果已证实,卡泊三醇联合5-FU在免疫功能正常的患者中可诱导针对AKs的抗肿瘤免疫。这种SCC风险的降低伴随着针对AKs的强效T细胞免疫的诱导和TRM细胞的形成。

卡泊三醇是FDA批准的一种低钙血症性维生素D类似物,用于治疗银屑病。局部使用5-FU是治疗光化性角化病的标准化疗方案。基于我们先前的研究发现,卡泊三醇诱导TSLP与5-FU的细胞毒性作用协同,从而在免疫功能正常的患者中引发针对早期皮肤癌变的强效T细胞免疫,我们旨在确定在免疫抑制治疗下的器官移植受者中这种疗效是否得以维持,以及其对移植后长期预防鳞状细胞癌的效果。

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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