MELCHRONO:晚期黑色素瘤时间免疫治疗前瞻性随机研究

源站描述指出,免疫检查点抑制剂(ICI)虽已革新黑色素瘤等恶性肿瘤的治疗,但疗效异质性强,与性别、年龄及肿瘤特征相关;性别与 ICI 应答的关系复杂,可能受 ICI 类型、肿瘤突变负荷、浸润免疫细胞、微生物组及合并用药等因素影响,回顾性数据结论不一,因此需要前瞻性、按性别分层的临床研究来明确答案,并

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文本预测MelanomaAdvanced Melanoma
MELCHRONO: A Prospective Randomized Study Investigating Chrono-immunotherapy for Advanced Melanoma.

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

MELCHRONO:晚期黑色素瘤时间免疫治疗前瞻性随机研究

MELCHRONO 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的晚期黑色素瘤前瞻性随机研究,聚焦时间免疫治疗(chrono-immunotherapy)。源站描述指出,免疫检查点抑制剂(ICI)虽已革新黑色素瘤等恶性肿瘤的治疗,但疗效异质性强,与性别、年龄及肿瘤特征相关;性别与 ICI 应答的关系复杂,可能受 ICI 类型、肿瘤突变负荷、浸润免疫细胞、微生物组及合并用药等因素影响,回顾性数据结论不一,因此需要前瞻性、按性别分层的临床研究来明确答案,并将性别作为个体化治疗的关键变量。该数据可用于探索性别等因素与免疫治疗应答的关系,支持个体化治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤、晚期黑色素瘤。十年前 ICI 的引入彻底改变了多种恶性肿瘤的治疗,尤其是黑色素瘤。然而治疗应答具有异质性,取决于患者特征(如性别和年龄)以及肿瘤特征。黑色素瘤中性别与 ICI 应答之间的关系复杂,可能受多种因素影响,包括 ICI 类型、肿瘤突变负荷、浸润免疫细胞的存在、微生物组以及影响免疫系统产生抗肿瘤应答能力的合并用药。虽然一些回顾性数据表明女性患者结局较差,但在其他真实世界报告中女性与更好的结局相关。有必要开展前瞻性、按性别分层的临床研究以提供明确答案,并将性别作为黑色素瘤个体化治疗的关键变量。

【主题与分类】

主题标签:Melanoma、Advanced Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07574047

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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:黑色素瘤、晚期黑色素瘤。十年前免疫检查点抑制剂(ICIs)的问世彻底改变了多种恶性肿瘤的治疗格局,尤其是黑色素瘤。然而,治疗反应存在异质性,取决于患者特征(如性别和年龄)以及肿瘤特征。黑色素瘤中性别与ICI疗效之间的关系复杂,可能受多种因素影响,包括ICI类型、肿瘤突变负荷、浸润免疫细胞的存在、微生物组以及影响免疫系统产生抗肿瘤反应能力的合并用药。虽然一些回顾性数据表明女性患者预后较差,但在其他真实世界报告中,女性性别与更好的预后相关。有必要开展前瞻性、按性别分层的临床研究,以提供明确答案,并将性别作为黑色素瘤个体化治疗策略中的关键变量加以整合。已有报道显示,人类和小鼠在接种疫苗后抗体反应和抗癌免疫存在时间性变化。昼夜节律也仍然是免疫细胞活动的重要调节因素。

诱导适应性免疫应答的最佳时间似乎始终位于行为活动前后;对于夜行性小鼠,这一最佳窗口似乎是在下午,而对于昼行性人类,则可能是在清晨。然而,目前尚不清楚ICI给药的最佳一天中的时间。一项针对晚期黑色素瘤患者的回顾性单中心分析显示,在16:30之后接受少于20%的ICI输注与总生存期改善相关。在亚组分析中,当少于20%的治疗在16:30之后给药时,女性患者的总生存期显著更长。优化ICI治疗的时间安排,使免疫系统在其敏感性最高的时段接受靶向作用,可能显著改善患者结局,尤其是女性患者,且不会使患者暴露于额外药物或产生额外的t

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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