Nivolumab联合Ipilimumab治疗神经内分泌肿瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Nivolumab 联合 Ipilimumab 在神经内分泌肿瘤受试者中的研究,涉及进行性、无功能性晚期或转移性胸部、胃肠或胰腺高分化神经内分泌肿瘤(NET)及类癌瘤

Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns HopkinsSidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns Hopkins
clinicaltrials
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其他预测Neuroendocrine TumorsCarcinoid Tumor
Nivolumab With Ipilimumab in Subjects With Neuroendocrine Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Nivolumab联合Ipilimumab治疗神经内分泌肿瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Nivolumab 联合 Ipilimumab 在神经内分泌肿瘤受试者中的研究,涉及进行性、无功能性晚期或转移性胸部、胃肠或胰腺高分化神经内分泌肿瘤(NET)及类癌瘤。源站描述指出此类患者治疗选择有限,唯一获 FDA 批准的治疗方案应答潜力低,而抑制性免疫检查点药物已显示有前景的临床获益,但需进一步探索;联合方案的安全性以免疫相关毒性为特征,如腹泻、皮疹、肺炎、肝毒性和内分泌疾病,其发生频率和强度因具体剂量和方案而异。数据可用于免疫治疗疗效与安全性相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经内分泌肿瘤、类癌瘤。患有进行性、无功能性晚期或转移性胸部、胃肠或胰腺高分化神经内分泌肿瘤(NET)的受试者治疗选择很少。唯一获 FDA 批准的治疗方案应答潜力很低。在目前尚未发表的使用抑制性免疫检查点药物的数据中,NET 患者已显示出有前景的临床获益。这种疗法提供了一种可能带来长期获益的新方法,但必须进一步探索。Nivolumab 联合 Ipilimumab 的安全性特征以免疫相关毒性为特点,如腹泻、皮疹、肺炎、肝毒性和内分泌疾病(Nivolumab、Ipilimumab 研究者手册)。这些事件在联合治疗中的发生频率和强度是可变的,取决于所用的具体剂量和方案。在给药方案

【主题与分类】

主题标签:Neuroendocrine Tumors、Carcinoid Tumor。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03420521

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:神经内分泌肿瘤,类癌瘤。对于进展性、无功能性晚期或转移性胸部、胃肠或胰腺高分化神经内分泌肿瘤(NET)患者,治疗选择有限。唯一获FDA批准的治疗方案应答潜力甚微。在目前尚未发表的使用抑制性免疫检查点药物的数据中,NET患者已显示出有前景的临床获益。该疗法提供了一种可能带来长期获益的新方法,但必须进一步探索。纳武利尤单抗联合伊匹木单抗的安全性特征以免疫相关毒性为特点,如腹泻、皮疹、肺炎、肝毒性和内分泌病(纳武利尤单抗、伊匹木单抗研究者手册)。这些事件在联合治疗中的发生频率和强度各异,取决于所用具体剂量和方案。在所选给药方案中,这些事件大多为低级别,并可通过使用皮质类固醇进行管理。纳武利尤单抗与伊匹木单抗联合治疗在黑色素瘤中已显示出优于任一单药的疗效。单臂设计的理由:本研究将采用单臂开放标签设计。

本研究的目的是评估纳武利尤单抗与伊匹木单抗联合治疗晚期高分化神经内分泌肿瘤的客观缓解率。同时,还将描述缓解的持久性和无进展生存期。

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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