Pembrolizumab 联合或不联合 Vismodegib 治疗转移性或不可切除基底细胞皮肤癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于不可切除或转移性基底细胞癌(BCC)患者,评估 Pembrolizumab 联合或不联合 Vismodegib 的治疗效果

Anne ChangAnne Chang
clinicaltrials
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其他预测Skin Basal Cell Carcinoma
Pembrolizumab With or Without Vismodegib in Treating Metastatic or Unresectable Basal Cell Skin Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Pembrolizumab 联合或不联合 Vismodegib 治疗转移性或不可切除基底细胞皮肤癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于不可切除或转移性基底细胞癌(BCC)患者,评估 Pembrolizumab 联合或不联合 Vismodegib 的治疗效果。研究为非随机设计,根据患者对 smoothened(SMO)抑制剂(如 Vismodegib)的适用性分配至联合治疗或 Pembrolizumab 单药治疗;对 Vismodegib 进展、不耐受或存在医学禁忌者接受单药治疗。主要目标为评估 18 周时所有可评估患者的总体缓解率(ORR),次要目标包括评估 ORR 等。数据可用于肿瘤免疫治疗及皮肤癌临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤基底细胞癌。本研究是一项非随机评估,旨在评估 Pembrolizumab 作为不可切除或转移性基底细胞癌(BCC)的治疗。根据患者是否适合接受 smoothened(SMO)抑制剂(如 Vismodegib)治疗,参与者被分配接受 Pembrolizumab 联合 Vismodegib 或 Pembrolizumab 单药治疗。对 Vismodegib 已进展、不耐受或存在医学禁忌的预期参与者可接受 Pembrolizumab 单药治疗。由于治疗是非随机的,因此不进行治疗组间的比较。主要目标:评估不可切除或转移性 BCC 患者接受 Pembrolizumab 联合或不联合 Vismodegib(所有可评估患者)在第 18 周时的总体缓解率(ORR)。次要目标:* 评估不可切除或转移性 BCC 患者对 pe

【主题与分类】

主题标签:Skin Basal Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02690948

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数据说明

条件:皮肤基底细胞癌。本研究是一项非随机评估,旨在评价帕博利珠单抗作为不可切除或转移性基底细胞癌(BCC)治疗的效果。根据受试者是否适合接受vismodegib等Smoothened(SMO)抑制剂治疗,将其分配至帕博利珠单抗联合vismodegib治疗组或帕博利珠单抗单药治疗组。对于既往接受vismodegib治疗后出现疾病进展、对vismodegib不耐受或存在医学禁忌症的前瞻性受试者,可接受帕博利珠单抗单药治疗。由于治疗为非随机分配,因此不进行治疗组间的比较。

主要目标 评估不可切除或转移性BCC患者在接受帕博利珠单抗联合或不联合维莫德吉治疗(所有可评估患者)18周时的总体缓解率(ORR)。次要目标 * 评估不可切除或转移性BCC患者在接受帕博利珠单抗单药治疗18周时的ORR。 * 评估不可切除或转移性BCC患者在接受帕博利珠单抗单药治疗9周时的ORR。 * 评估不可切除或转移性BCC患者在接受帕博利珠单抗联合维莫德吉治疗18周时的ORR。 * 评估不可切除或转移性BCC患者在接受帕博利珠单抗联合维莫德吉治疗9周时的ORR。 * 评估帕博利珠单抗(单药治疗或联合治疗)用于不可切除或转移性BCC的安全性和耐受性。 * 评估帕博利珠单抗(单药治疗或联合治疗)后的缓解持续时间。 * 不良事件的发生率和严重程度。 * 相关性研究,包括治疗前程序性死亡配体1(PD-L1)表达、治疗前后淋巴细胞浸润、治疗前后突变分析。

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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