肿瘤浸润淋巴细胞免疫治疗转移性人乳头瘤病毒相关癌症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于转移性或局部晚期难治/复发性人乳头瘤病毒(HPV)相关癌症,涵盖宫颈癌、口咽癌、阴道癌、肛门癌和阴茎癌

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他预测Cervical CancerOropharyngeal CancerVaginal CancerAnal CancerPenile Cancer
Immunotherapy Using Tumor Infiltrating Lymphocytes for Patients With Metastatic Human Papillomavirus-Associated Cancers

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

肿瘤浸润淋巴细胞免疫治疗转移性人乳头瘤病毒相关癌症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于转移性或局部晚期难治/复发性人乳头瘤病毒(HPV)相关癌症,涵盖宫颈癌、口咽癌、阴道癌、肛门癌和阴茎癌。研究背景指出这类恶性肿瘤无法治愈且标准治疗缓解效果差,而从切除的转移性黑色素瘤中生成的自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)可诱导客观长期肿瘤缓解,且可从HPV相关肿瘤中生成Young TIL。研究目的包括确定自体Young TIL联合高剂量aldesleukin及非清髓性淋巴细胞清除预处理方案能否介导肿瘤消退,并研究相关免疫学关联。数据可用于探索TIL免疫治疗在HPV相关癌症中的疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:宫颈癌、口咽癌、阴道癌、肛门癌、阴茎癌。背景: 转移性或局部晚期难治/复发性人乳头瘤病毒(HPV)相关恶性肿瘤(宫颈、外阴、阴道、阴茎、肛门和口咽)无法治愈,且标准治疗缓解效果差。 从切除的转移性黑色素瘤中生成的自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)给药可诱导客观长期肿瘤缓解。 可从HPV相关肿瘤中生成Young TIL。目的: 确定在非清髓性淋巴细胞清除预处理方案后,与高剂量aldesleukin联合输注的自体Young TIL能否介导转移性或局部晚期难治/复发性HPV相关癌症患者的肿瘤消退。* 研究与Young TIL治疗相关的免疫学关联

【主题与分类】

主题标签:Cervical Cancer、Oropharyngeal Cancer、Vaginal Cancer、Anal Cancer、Penile Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01585428

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    • 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

疾病:宫颈癌、口咽癌、阴道癌、肛门癌、阴茎癌。背景:* 转移性或局部晚期难治/复发性人乳头瘤病毒(HPV)相关恶性肿瘤(宫颈、外阴、阴道、阴茎、肛门和口咽)无法治愈,标准疗法缓解效果不佳。* 从切除的转移性黑色素瘤中生成的自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)回输可诱导客观的长期肿瘤缓解。* 可从HPV相关肿瘤中生成年轻TIL。目的:* 确定在非清髓性淋巴细胞清除预处理方案后,输注自体年轻TIL联合高剂量阿地白介素能否介导转移性或局部晚期难治/复发性HPV相关癌症患者的肿瘤消退。* 研究与年轻TIL治疗HPV相关癌症相关的免疫学相关性。* 确定该治疗方案的毒性。

入选标准:- 年龄大于或等于18岁,经病理学确诊为转移性或局部晚期难治/复发性HIPV-16+或HPV-18+人乳头瘤病毒相关癌症的患者。设计:* 患者将接受活检或切除术以获取肿瘤,用于生成自体TIL培养物和自体癌细胞系。* 所有患者将在第-7天和第-6天接受非清髓性淋巴细胞清除预处理方案,包括环磷酰胺(60 mg/kg/天,静脉注射(IV)),并在第-5天至第-1天接受氟达拉滨(25 mg/m(2)/天,IV)。* 在第0天,患者将接受1×10(9)至2×10(11)个年轻TIL,然后开始高剂量阿地白介素(720,000 IU/kg IV,每8小时一次,最多15剂)。* 将在TIL输注后约4-6周评估临床和免疫学反应。* 最初,将招募18名可评估患者,分为两个队列;宫颈癌患者和非宫颈癌患者。对于每个队列,如果18名患者中有0至2名出现临床反应,则不再招募更多患者。如果3名或

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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