IO102-IO103联合Pembrolizumab KEYTRUDA®新辅助及辅助治疗可切除肿瘤的II期试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、多臂II期临床试验,评估IO102-IO103联合pembrolizumab KEYTRUDA®作为新辅助及术后治疗在可切除肿瘤患者中的抗肿瘤活性、安全性和免疫浸润情况

基本信息
资源简介
IO102-IO103联合Pembrolizumab KEYTRUDA®新辅助及辅助治疗可切除肿瘤的II期试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、多臂II期临床试验,评估IO102-IO103联合pembrolizumab KEYTRUDA®作为新辅助及术后治疗在可切除肿瘤患者中的抗肿瘤活性、安全性和免疫浸润情况。研究纳入约60例黑色素瘤或头颈部鳞状细胞癌患者,每种适应症约15例。黑色素瘤患者接受3剂新辅助治疗,SCCHN患者接受2或3剂,末次给药后1至3周进行手术切除。数据可用于分析联合免疫治疗的疗效与安全性(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、头颈部鳞状细胞癌。这是一项多中心、多臂试验,评估IO102-IO103联合pembrolizumab KEYTRUDA®作为新辅助及术后治疗的抗肿瘤活性、安全性和免疫浸润。将纳入约60例黑色素瘤或SCCHN患者(每种适应症约15例)。在新辅助治疗期间,队列A、队列B和队列C(A组)的患者将接受IO102-IO103和pembrolizumab KEYTRUDA®每3周一次。队列C(B组)的患者将接受pembrolizumab KEYTRUDA®。黑色素瘤患者将接受3剂新辅助治疗。SCCHN患者将接受2或3剂新辅助治疗,由研究者决定。手术切除将在末次新辅助治疗剂量后1至3周进行。队列A、B和队列C(A组)的所有患者
【主题与分类】
主题标签:Melanoma、Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05280314
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05280314
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌。这是一项多中心、多臂试验,评估IO102-IO103联合帕博利珠单抗KEYTRUDA®作为新辅助及术后治疗的抗肿瘤活性、安全性及免疫浸润情况。预计纳入约60例黑色素瘤或SCCHN患者(每个适应症约15例)。在新辅助治疗期间,队列A、队列B和队列C(A组)的患者将接受IO102-IO103和帕博利珠单抗KEYTRUDA®每3周一次(Q3W)治疗。队列C(B组)的患者将接受帕博利珠单抗KEYTRUDA®治疗。黑色素瘤患者将接受3剂新辅助治疗。SCCHN患者将接受2或3剂新辅助治疗,由研究者决定。手术切除将在末次新辅助治疗给药后1至3周进行。队列A、B和队列C(A组)的所有患者将接受IO102-IO103和帕博利珠单抗KEYTRUDA®的术后治疗,共15个周期(最长45周)。队列C(B组)的患者将接受帕博利珠单抗KEYTRUDA®的术后治疗,共15个周期(最长45周)。
黑色素瘤患者和不需要SOC RT ± 顺铂治疗的SCCHN患者,将在手术后充分恢复后(约1至2个月;不超过12周)开始术后治疗。需要术后SOC治疗的SCCHN患者,将在SOC治疗充分恢复后(约1至2个月;不超过12周)开始术后IO102-IO103和帕博利珠单抗KEYTRUDA®治疗。客观缓解将基于影像学评估;手术标本的病理肿瘤缓解将在手术时评估。安全性将通过记录不良事件进行评估。主要终点是新辅助治疗后切除肿瘤组织中达到主要病理缓解(MPR)的患者百分比。次要终点包括术后2年无病生存期(DFS)。所有患者将进行末次治疗
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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