新辅助PD-1抑制剂Dostarlimab对比Tim-3抑制剂Cobolimab联合Dostarlimab治疗黑色素瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦可切除的局部晚期或寡转移性黑色素瘤患者,比较新辅助PD-1抑制剂Dostarlimab单药与PD-1/TIM-3抑制剂Dostarlimab联合TSR-022的疗效

Diwakar DavarDiwakar Davar
clinicaltrials
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其他分类Melanoma Stage IIIMelanoma Stage IV
Neoadjuvant PD-1 Inhibitor Dostarlimab (TSR-042) vs. Combination of Tim-3 Inhibitor Cobolimab (TSR-022) and PD-1 Inhibitor Dostarlimab (TSR-042) in Melanoma

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

新辅助PD-1抑制剂Dostarlimab对比Tim-3抑制剂Cobolimab联合Dostarlimab治疗黑色素瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦可切除的局部晚期或寡转移性黑色素瘤患者,比较新辅助PD-1抑制剂Dostarlimab单药与PD-1/TIM-3抑制剂Dostarlimab联合TSR-022的疗效。覆盖III B/C/D期或寡转移IV A期黑色素瘤,涉及淋巴结和/或移行转移和/或寡转移病灶。数据可用于免疫治疗组合策略的疗效分析、患者分层及围手术期治疗模式研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:III期黑色素瘤、IV期黑色素瘤。这是一项随机II期新辅助研究,比较新辅助PD-1抑制剂Dostarlimab(TSR-042)与PD-1/TIM-3抑制剂联合方案Dostarlimab(TSR-042)/TSR-022在可切除的局部晚期或寡转移性黑色素瘤患者中的疗效。符合入组条件者为III B/C/D期或寡转移IV A期黑色素瘤患者,伴有淋巴结(LN)和/或移行转移和/或寡转移病灶,且尚未接受根治性手术。合适的患者将在术前被识别。患者将接受筛选评估,包括全身/中枢神经系统分期扫描、肿瘤活检、血液检查以确认 suitability。受试者将在计划手术前接受6周的新辅助治疗(Dostarlimab(TSR-042)或Dostarlimab(TSR-042)/TSR-022联合方案)(术前阶段)。手术将……

【主题与分类】

主题标签:Melanoma Stage III、Melanoma Stage IV。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04139902

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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

适应症:III期黑色素瘤、IV期黑色素瘤。这是一项随机II期新辅助研究,比较PD-1抑制剂Dostarlimab(TSR-042)新辅助治疗与PD-1/TIM-3抑制剂联合方案Dostarlimab(TSR-042)/TSR-022在可切除的区域晚期或寡转移性黑色素瘤患者中的疗效。符合条件的患者为III B/C/D期或寡转移性IV A期黑色素瘤,伴有淋巴结(LN)和/或卫星灶和/或寡转移病灶,且尚未接受根治性手术。合适患者将在术前被识别。患者将接受筛选评估,包括全身/中枢神经系统分期扫描、肿瘤活检、血液检查以确认适合性。受试者将接受新辅助治疗(Dostarlimab(TSR-042)或Dostarlimab(TSR-042)/TSR-022联合方案),在计划手术前持续6周(术前阶段)。手术将在术前治疗完成后1-4周进行。手术后受试者恢复后,将接受Dostarlimab(TSR-042)(术后阶段)约48周;研究药物给药总计54周。

2026年9月,结局指标已更新,以与当前批准的方案和统计分析计划保持一致。

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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