Pembrolizumab与Lenvatinib治疗黑色素瘤或肾细胞癌脑转移患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对抗PD-1/PD-L1治疗经治、未经治疗脑转移患者的2期Simon两阶段设计研究,分为黑色素瘤和肾细胞癌两个队列

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其他预测MelanomaRenal Cell CarcinomaBrain MetastasesPD1/PD-L1 ExperiencedPembrolizumabLenvatinibMetastatic Melanoma
Pembrolizumab and Lenvatinib in Patients With Brain Metastases From Melanoma or Renal Cell Carcinoma

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

Pembrolizumab与Lenvatinib治疗黑色素瘤或肾细胞癌脑转移患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对抗PD-1/PD-L1治疗经治、未经治疗脑转移患者的2期Simon两阶段设计研究,分为黑色素瘤和肾细胞癌两个队列。主要终点是评估Pembrolizumab联合Lenvatinib的最佳颅内缓解,次要终点包括最佳总体客观缓解、无进展生存期、总生存期、颅内缓解持续时间和不良事件发生率,探索性终点涉及治疗前肿瘤组织评估。可用于脑转移免疫联合治疗疗效与安全性分析(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、肾细胞癌、脑转移、PD1/PD-L1经治、Pembrolizumab、Lenvatinib、转移性黑色素瘤。这是一项2期、Simon两阶段设计的研究,包含两个抗PD-1/PD-L1经治、未经治疗脑转移患者的队列:1)黑色素瘤和2)肾细胞癌(RCC)。本研究的主要终点是确定Pembrolizumab联合Lenvatinib在抗PD-1/PD-L1经治、来自黑色素瘤或RCC的未经治疗脑转移患者中的最佳颅内缓解。次要终点包括最佳总体客观缓解(颅内和颅外联合缓解)、无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)、颅内缓解持续时间和不良事件发生率。探索性/相关性终点将包括治疗前肿瘤组织(颅内或颅外)的评估

【主题与分类】

主题标签:Melanoma、Renal Cell Carcinoma、Brain Metastases、PD1/PD-L1 Experienced、Pembrolizumab、Lenvatinib、Metastatic Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04955743

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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

疾病:黑色素瘤、肾细胞癌、脑转移、既往接受过PD-1/PD-L1治疗、帕博利珠单抗、仑伐替尼、转移性黑色素瘤。这是一项2期、Simon两阶段设计的研 究,纳入两个队列,均为既往接受过抗PD-1/PD-L1治疗且伴有未经治疗脑转移的患者:1)黑色素瘤和2)肾细胞癌(RCC)。本研究的主要终点是确定帕博利珠单抗联合仑伐替尼在既往接受过抗PD-1/PD-L1治疗、伴有未经治疗脑转移的黑色素瘤或RCC患者中的最佳颅内缓解。次要终点包括最佳总体客观缓解(颅内和颅外联合缓解)、无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)、颅内缓解持续时间以及不良事件发生率。探索性/相关性终点将包括评估治疗前肿瘤组织(颅内或颅外)的免疫组化标志物(PDL-1、肿瘤浸润淋巴细胞和血管生成因子)以及肿瘤突变或突变负荷的遗传学分析。

将在治疗前和治疗期间采集血样,通过细胞因子谱分析和转录组分析评估应答生物标志物。患者必须至少有一个可评估的无症状颅内病灶,不小于5mm且不大于3cm。如果至少存在一个未经治疗的病灶或明确生长的病灶可用于疗效评估,患者可既往接受过针对有症状脑转移的放疗或手术切除。帕博利珠单抗200mg静脉注射,每3周一次,将与仑伐替尼20mg口服每日一次联合给药,最长持续2年。患者在其治疗过程中的某个时间点必须至少接受过2剂抗PD-1/PD-L1单克隆抗体,并且必须有明确的颅内进展。对于既往接受过抗PD-1/PD-L1治疗的患者,颅内进展定义为出现新的脑病灶,或既往放疗或切除的脑病灶部位明确进展。经病例讨论和小组共识后,患者可被判定为疾病进展。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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