Nivolumab联合Relatlimab治疗活动性黑色素瘤脑转移的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Nivolumab联合Relatlimab治疗活动性黑色素瘤脑转移的II期临床研究

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像预测Melanoma (Skin)
Phase II Study of Nivolumab in Combination With Relatlimab in Patients With Active Melanoma Brain Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Nivolumab联合Relatlimab治疗活动性黑色素瘤脑转移的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Nivolumab联合Relatlimab治疗活动性黑色素瘤脑转移的II期临床研究。研究针对未接受过抗PD-1治疗的脑转移患者,主要评估颅内客观缓解率,次要目标涵盖安全性、临床获益率、总体缓解率、缓解持续时间、无进展生存期、1年颅内无进展生存率及总生存期,并涉及高级MRI成像。数据可用于分析该联合方案在黑色素瘤脑转移中的疗效与安全性,支持肿瘤免疫治疗及脑转移相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤(皮肤)。主要目标:• 评估nivolumab + relatlimab(nivo+rela)在转移背景下未接受过抗PD-1药物治疗的MBM受试者中的颅内客观缓解率(iORR),定义为根据修改版RECIST 1.1标准的颅内CR + PR。次要目标: 确定nivo+rela联合治疗的安全性 评估联合治疗的临床获益率(CBR),定义为CR + PR + SD >6个月 确定接受nivo+rela治疗患者的总体缓解率(颅内 + 颅外)、DoR、PFS,并使用修改版iRANO,与修改版RECIST v1.1和神经肿瘤学脑转移反应评估(RANO-BM)进行比较 确定nivo+rela联合治疗的1年颅内无进展生存率 确定总生存期 高级MRI成像

【主题与分类】

主题标签:Melanoma (Skin)。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05704647

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:黑色素瘤(皮肤)。主要目标:• 评估纳武利尤单抗+瑞拉利单抗(nivo+rela)在脑转移黑色素瘤(MBM)且转移阶段未接受过抗PD-1药物治疗的受试者中的颅内客观缓解率(iORR),定义为根据改良RECIST 1.1标准的颅内完全缓解(CR)+部分缓解(PR)。

次要目标:* 确定nivo+rela联合用药的安全性 * 评估联合用药的临床获益率(CBR),定义为完全缓解(CR)+部分缓解(PR)+疾病稳定(SD)>6个月 * 确定总缓解率(颅内+颅外)、缓解持续时间(DoR)、无进展生存期(PFS),并使用改良版iRANO,与改良版RECIST v1.1和神经肿瘤学脑转移反应评估(RANO-BM)进行比较,针对接受nivo+rela治疗的患者 * 确定nivo+rela联合用药的1年颅内无进展生存率 * 确定总生存期 * 采用高级MRI成像评估水肿、肿瘤反应以及反应和放射性坏死的预测因素 * 评估联合治疗方案在入组研究前或研究期间接受或未接受SRT的受试者中的脑部特异性安全性和耐受性 * 评估神经认知功能和健康相关生活质量的变化 * 评估基线(存档和/或新鲜组织)、治疗期间和进展时获取标本中可用的肿瘤组织——颅内和/或颅外 * 通过流式细胞术评估免疫细胞亚群,通过TCR NGS评估多样性和克隆性,cyto

探索性终点:* 放疗辅助的无进展生存期(PFS)定义为从研究治疗开始至首次出现疾病进展或任何原因导致的死亡的时间,以先发生者为准,由研究者根据修改后的RECIST v1.1标准判定,该标准从基线起将可接受SRT治疗的≤5个病灶从最大直径总和中排除。* 探索基线和治疗期间肠道微生物组特征与疗效及毒性之间的关联。

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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