器官移植受者移植前免疫治疗预防皮肤癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦器官移植受者移植前免疫治疗预防皮肤癌的临床研究。研究对象为有光化性角化病(AKs)且既往有皮肤癌史的器官移植候选者,旨在评估局部卡泊三醇联合 5-氟尿嘧啶(5-FU)治疗预防移植后鳞状细胞癌(SCC)发生的疗效

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其他预测Cutaneous Squamous Cell CarcinomaActinic KeratosesSkin CancerOrgan Transplant RecipientsImmunotherapy
Immunotherapy Before 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

器官移植受者移植前免疫治疗预防皮肤癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦器官移植受者移植前免疫治疗预防皮肤癌的临床研究。研究对象为有光化性角化病(AKs)且既往有皮肤癌史的器官移植候选者,旨在评估局部卡泊三醇联合 5-氟尿嘧啶(5-FU)治疗预防移植后鳞状细胞癌(SCC)发生的疗效。SCC 是移植后最常见的皮肤恶性肿瘤,器官移植受者(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。数据可用于皮肤癌预防、免疫治疗及移植相关肿瘤风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Cutaneous Squamous Cell Carcinoma, Actinic Keratoses, Skin Cancer, Organ Transplant Recipients, Immunotherapy. 这项由研究者发起的临床试验的主要目标是确定局部卡泊三醇联合 5-氟尿嘧啶(5-FU)治疗对有光化性角化病(AKs)癌前皮肤病变且有皮肤癌史的器官移植候选者的疗效,以预防移植后鳞状细胞癌(SCC)的发生。SCC 是移植后最常见的皮肤恶性肿瘤,器官移植受者(OTRs)的发病率比普通人群高 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。此前,我们已经证明了局部卡

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04329221

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:皮肤鳞状细胞癌、光化性角化病、皮肤癌、器官移植受者、免疫治疗。这项由研究者发起的临床试验的主要目标是确定局部卡泊三醇联合5-氟尿嘧啶(5-FU)治疗对器官移植候选者中患有癌前皮肤病变——光化性角化病(AKs)且有皮肤癌病史者的疗效,以预防移植后鳞状细胞癌(SCC)的发生。SCC是移植后最常见的皮肤恶性肿瘤,器官移植受者(OTRs)中的发病率比普通人群高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。此前,我们已证明局部卡泊三醇联合5-FU免疫治疗对面部和头皮的AKs具有高效性,可显著降低免疫功能正常患者治疗后3年内SCC发生的风险。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。

卡泊三醇是一种低钙血症性维生素D类似物,已获FDA批准用于治疗银屑病。局部使用的5-FU是一种化疗药物,是治疗光化性角化病的标准疗法。我们先前的研究表明,卡泊三醇与5-FU联合使用对免疫功能正常的患者早期皮肤癌变具有强大的T细胞免疫协同作用。因此,我们旨在确定这种免疫疗法在移植前降低移植后鳞状细胞癌风险的有效性,尽管患者需接受免疫抑制药物治疗。

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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