局部晚期或转移性黑色素瘤或晚期肝癌患者免疫治疗的多重辅助疗法
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期或转移性黑色素瘤及晚期肝细胞癌患者。研究比较标准PD-1/PD-L1免疫治疗基础上加用辅助疗法(镁、维生素D、地氯雷他定、普萘洛尔)对免疫调节生物标志物(IL-8、IFN-γ、Teff/Treg比值)的影响,并评估联合方案的安全性与耐受性

基本信息
资源简介
局部晚期或转移性黑色素瘤或晚期肝癌患者免疫治疗的多重辅助疗法
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期或转移性黑色素瘤及晚期肝细胞癌患者。研究比较标准PD-1/PD-L1免疫治疗基础上加用辅助疗法(镁、维生素D、地氯雷他定、普萘洛尔)对免疫调节生物标志物(IL-8、IFN-γ、Teff/Treg比值)的影响,并评估联合方案的安全性与耐受性。数据可用于免疫治疗增效策略的生物标志物分析与安全性评价(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期肝细胞癌、晚期黑色素瘤、局部晚期黑色素瘤、转移性黑色素瘤、III期肝细胞癌AJCC v8、IV期肝细胞癌AJCC v8。主要目的:I. 在12周内比较随机分配至A组或B组的晚期癌症患者外周血中免疫调节生物标志物水平,具体为白细胞介素(IL)-8、干扰素γ(IFN-γ)、效应T细胞(Teff)/调节性T细胞(Treg)比值,这些患者正在接受含PD-1/PD-L1的标准治疗免疫治疗方案。次要目的:I. 评估在A组接受早晨输注含PD-1/PD-L1的标准治疗免疫治疗方案的患者中,镁、维生素D补充剂;地氯雷他定;普萘洛尔联合用药的安全性和耐受性。探索性目的:I. 比较其他免疫调节生物标志物
【主题与分类】
主题标签:Advanced Hepatocellular Carcinoma、Advanced Melanoma、Locally Advanced Melanoma、Metastatic Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07836712
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07836712
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:晚期肝细胞癌、晚期黑色素瘤、局部晚期黑色素瘤、转移性黑色素瘤、AJCC第8版III期肝细胞癌、AJCC第8版IV期肝细胞癌。主要目的:I. 比较接受标准治疗含PD-1/PD-L1免疫治疗方案并随机分配至A组或B组的晚期癌症患者外周血中免疫调节生物标志物水平,特别是白细胞介素(IL)-8、干扰素γ(IFN-γ)、效应T细胞(Teff)/调节性T细胞(Treg)比值,在12周期间的变化。次要目的:I. 评估在A组接受早晨输注标准治疗含PD-1/PD-L1免疫治疗方案的患者中,镁、维生素D补充剂;地氯雷他定;普萘洛尔联合用药的安全性和耐受性。探索性目的:I.
比较在接受标准治疗含PD-1/PD-L1免疫治疗方案晚期癌症患者中,随机分配至A组或B组的外周血在12周期间免疫调节的其他生物标志物(包括[含]细胞因子、代谢物、特定金属离子水平、流式细胞术、循环肿瘤脱氧核糖核酸[ctDNA])。II. 比较随机分配至A组或B组接受标准治疗含PD-1/PD-L1免疫治疗方案晚期癌症患者使用至下一次治疗时间(TTNT)的初步临床获益。大纲:患者随机分配至2组中的1组。A组:患者接受标准治疗含PD-1/PD-L1免疫治疗输注,于中午12点前开始,地氯雷他定口服(PO)每日一次(QD),普萘洛尔口服每日两次(BID),若镁水平低于1.9则静脉(IV)给予镁,若维生素D水平低于30则口服维生素D每日一次。根据研究者的判断,可按标准治疗额外给予静脉或口服镁和维生素D补充。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下给予治疗。
患者在整个研究期间接受计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)以及血液样本采集。B组:患者接受含PD-1/PD-L1的标准治疗
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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