瘤内注射卡沃托利莫德联合帕博利珠单抗或西米普利单抗治疗默克尔细胞癌、皮肤鳞状细胞癌或其他晚期实体瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于瘤内注射Cavrotolimod联合Pembrolizumab或Cemiplimab治疗晚期或转移性Merkel细胞癌、皮肤鳞状细胞癌、黑色素瘤、头颈鳞状细胞癌及其他晚期实体瘤的临床研究

基本信息
资源简介
瘤内注射卡沃托利莫德联合帕博利珠单抗或西米普利单抗治疗默克尔细胞癌、皮肤鳞状细胞癌或其他晚期实体瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于瘤内注射Cavrotolimod联合Pembrolizumab或Cemiplimab治疗晚期或转移性Merkel细胞癌、皮肤鳞状细胞癌、黑色素瘤、头颈鳞状细胞癌及其他晚期实体瘤的临床研究。研究分两阶段:第一阶段采用经典3+3剂量递增设计,评估Cavrotolimod联合Pembrolizumab在晚期实体瘤患者中的安全性并确定RP2D;第二阶段为两阶段扩展研究。数据可用于肿瘤免疫联合治疗、剂量探索及皮肤癌相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期或转移性Merkel细胞癌、晚期或转移性皮肤鳞状细胞癌、晚期或转移性黑色素瘤、晚期或转移性头颈鳞状细胞癌、晚期或转移性实体瘤。本研究将分2个阶段进行。第一阶段在晚期实体瘤患者中评估cavrotolimod联合pembrolizumab,采用经典3+3剂量递增设计,最多五个cavrotolimod递增剂量队列,每队列至少入组3例患者以确定RP2D。患者先接受两次cavrotolimod单药治疗,之后从第二周期开始加用pembrolizumab。一旦达到MTD或最高递增队列,或在某一剂量水平观察到显著疗效,并已就RP2D做出决定,则进行两阶段扩展研
【主题与分类】
主题标签:Advanced or Metastatic Melanoma、Advanced or Metastatic Solid Tumors。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03684785
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:晚期或转移性默克尔细胞癌、晚期或转移性皮肤鳞状细胞癌、晚期或转移性黑色素瘤、晚期或转移性头颈部鳞状细胞癌、晚期或转移性实体瘤。本研究将分2个阶段进行。第1阶段采用经典3+3剂量递增设计,评估cavrotolimod联合帕博利珠单抗用于晚期实体瘤患者,cavrotolimod最多设五个递增剂量队列,每队列至少入组3例患者,以确定RP2D。患者先接受cavrotolimod单药治疗两次,之后加用帕博利珠单抗,帕博利珠单抗自第二周期开始给药。一旦达到MTD或最高递增队列,或在某一剂量水平观察到显著疗效,并已就RP2D作出决定,则将启动两阶段扩展队列设计。第2阶段将采用改良Simon两阶段最优设计,在由默克尔细胞癌或皮肤鳞状细胞癌患者组成的两个扩展队列中,评估cavrotolimod联合帕博利珠单抗或西米普利单抗的RP2D。
既往接受过抗PD-(L)1检查点抑制剂(CPI)治疗并出现疾病进展的患者。默克尔细胞癌队列的患者将接受瘤内注射cavrotolimod联合固定标准剂量的帕博利珠单抗治疗,而皮肤鳞状细胞癌队列的患者将接受瘤内注射cavrotolimod联合固定标准剂量的西米普利单抗治疗。2期将包括一个探索性扩展队列,评估cavrotolimod联合帕博利珠单抗在抗PD-(L)1治疗后出现疾病进展的其他晚期实体瘤(包括黑色素瘤)患者中的疗效。探索性扩展队列将评估黑色素瘤患者以及不符合主要默克尔细胞癌队列入组标准的其他默克尔细胞癌患者。此外,还增加了两个探索性队列,分别评估无适合瘤内注射的浅表肿瘤的晚期实体瘤患者接受皮下注射cavrotolimod或经肝转移灶瘤内注射cavrotolimod的治疗。一个队列
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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