新辅助 Tebentafusp 治疗转移性葡萄膜黑色素瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性葡萄膜黑色素瘤患者接受新辅助 Tebentafusp 治疗的研究

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clinicaltrials
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基因组预测Mestastatic Uveal Melanoma
Neoadjuvant Tebentafusp in Patients With Metastatic Uveal Melanoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

新辅助 Tebentafusp 治疗转移性葡萄膜黑色素瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性葡萄膜黑色素瘤患者接受新辅助 Tebentafusp 治疗的研究。源站描述指出 Tebentafusp 已作为单药获批用于 HLA-A*02:01 阳性不可切除或转移性葡萄膜黑色素瘤成人患者,本研究主要假设是新辅助治疗可在肝转移可切除或潜在可切除且无肝外疾病的患者中达到≥20%的病理完全缓解。主要目标是评估单药 Tebentafusp 产生病理完全缓解的能力,次要目标为评估疗效与安全性。数据可用于肿瘤治疗响应与安全性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:转移性葡萄膜黑色素瘤。1. 原理:Tebentafusp 已显示出疗效和安全性,并被指示作为单药用于治疗人类白细胞抗原(HLA)-A*02:01 阳性、不可切除或转移性葡萄膜黑色素瘤成人患者。主要假设是,新辅助 Tebentafusp 治疗可在肝转移可切除或潜在可切除且无肝外疾病的转移性葡萄膜黑色素瘤患者中达到≥20%的病理完全缓解(pCR)。2. 目标:主要目标:评估 Tebentafusp 作为单药在肝转移可切除/潜在可切除且无肝外疾病的转移性葡萄膜黑色素瘤患者中产生病理完全缓解(pCR)的能力。次要目标:评估 Tebentafusp 作为单药的疗效和安全性。

【主题与分类】

主题标签:Mestastatic Uveal Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07057596

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    • 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

条件:转移性葡萄膜黑色素瘤。1. 原理:Tebentafusp已显示出疗效和安全性,并被指示作为单药治疗用于人类白细胞抗原(HLA)-A02:01阳性的不可切除或转移性葡萄膜黑色素瘤成人患者。主要假设是,对于具有可切除或潜在可切除肝转移且无肝外疾病的转移性葡萄膜黑色素瘤患者,采用Tebentafusp新辅助治疗可实现≥20%的病理完全缓解(pCR)。2. 目标:主要目标:评估Tebentafusp作为单药在具有可切除/潜在可切除肝转移且无肝外疾病的转移性葡萄膜黑色素瘤患者中产生病理完全缓解(pCR)的能力。次要目标:评估Tebentafusp作为单药维持疾病控制和延迟复发/进展的疗效和安全性。探索性目标: 研究对Tebentafusp的耐药机制。* 研究病理反应与循环肿瘤DNA(ctDNA)动态或循环肿瘤细胞(CTC)之间的相关性。

  • 评估Tebentafusp治疗前后血液样本中T细胞受体(TCR)群体及外周淋巴细胞记忆细胞的动态变化,以及肝脏切除术后前瞻性新鲜样本中的相关动态变化。3. 主要终点 NEO-TB试验的主要终点为病理完全缓解(pCR)率,定义为在开始tebentafusp计划治疗后7个月(±1个月)时,经活检或手术切除评估无残留病灶。4. 次要终点 * 根据RECIST 1.1评估的客观缓解率(ORR) * 根据RECIST 1.1评估的疾病控制率(DCR) * 根据RECIST 1.1评估的无复发生存期(RFS) * 无事件生存期(EFS) * 总生存期(OS) * 不良事件(AE) * 治疗相关不良事件(TRAEs) * 基于基线肝脏活检及肝脏切除术后新鲜样本确定的分子生物标志物

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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