免疫治疗联合泼尼松和西罗莫司用于不可切除或转移性皮肤癌肾移植受者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾移植受者合并不可切除或转移性皮肤癌的免疫治疗研究。覆盖 Clinical Stage III/IV 皮肤黑色素瘤与 Merkel 细胞癌、转移性基底细胞癌、转移性皮肤癌、转移性黑色素瘤及转移性 Merkel 细胞癌

基本信息
资源简介
免疫治疗联合泼尼松和西罗莫司用于不可切除或转移性皮肤癌肾移植受者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾移植受者合并不可切除或转移性皮肤癌的免疫治疗研究。覆盖 Clinical Stage III/IV 皮肤黑色素瘤与 Merkel 细胞癌、转移性基底细胞癌、转移性皮肤癌、转移性黑色素瘤及转移性 Merkel 细胞癌。研究评估泼尼松、西罗莫司、nivolumab 与 ipilimumab 给药 14 周后,受者达到完全缓解、部分缓解或疾病稳定且未发生移植物丢失的比例,并估计客观缓解率、移植物丢失率及无进展生存期和总生存期。可用于肿瘤免疫治疗与移植免疫抑制交叉场景的疗效与安全性预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Basal Cell Carcinoma、Metastatic Carcinoma in the Skin、Metastatic Melanoma、Metastatic Merkel Cell Carcinoma、Metastatic Skin Squamous Cell Carcinoma、Unresectable Basal Cell Carcinoma、Unresectable Melanoma、Unresectable Merkel Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05896839
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05896839
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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
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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III期皮肤默克尔细胞癌AJCC v8、临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床IV期皮肤默克尔细胞癌AJCC v8、转移性基底细胞癌、转移性皮肤癌、转移性黑色素瘤、转移性默克尔细胞癌。主要目的:I. 评估接受泼尼松、西罗莫司、纳武利尤单抗和伊匹木单抗治疗后14周时,患有选定晚期皮肤癌的肾移植受者中出现完全缓解(CR)、部分缓解(PR)或疾病稳定(SD)且未发生移植物丢失的比例。次要目的:I. 估计研究人群的客观缓解率(ORR)、移植物丢失率以及无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)的持续时间。探索性目的:I. 描述宿主免疫反应的相关因素,包括但不限于:Ia. 移植物排斥/丢失的组织病理学特征;Ib.
肿瘤微环境中免疫学变化(例如,T细胞亚群群体变化或免疫检查点分子的表达)在治疗前和治疗期间获取的配对活检中;Ic. 在接受免疫抑制治疗的患者群体中,抗程序性死亡-1(PD-1)相关免疫介导不良反(IMARs)的特征;Id. 使用多重定量逆转录聚合酶链反应(qRT-PCR)识别上调的免疫相关基因。II. 观察供体来源的无细胞脱氧核糖核酸(DNA)(dd-cfDNA)作为同种异体移植排斥标志物的变化。III. 比较在本研究中经历和未经历排斥的患者的基线患者同种异体移植/供体特征,包括人类白细胞抗原(HLA)状态、移植日期、供体特异性抗体的存在、既往排斥史以及计算面板反应性抗体评分。IV. 观察达到PR/CR或疾病稳定≥6个月,最终疾病进展需要重新诱导使用纳武利尤单抗+伊匹木单抗的患者的客观缓解率(ORR)。
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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