PLUG-IN:Pembrolizumab联合Enfortumab Vedotin治疗晚期黑色素瘤
源站描述指出,PD-1/PD-L1治疗后进展的黑色素瘤患者缺乏策略,皮肤和黑色素瘤中Nectin4高表达可能成为新靶点,两药联合在多种实体瘤中显示协同效应,并可能通过微管破坏剂诱导肿瘤反应及增强抗肿瘤免疫、延长PD1持续治疗获益

基本信息
资源简介
PLUG-IN:Pembrolizumab联合Enfortumab Vedotin治疗晚期黑色素瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期黑色素瘤患者中Pembrolizumab联合Enfortumab Vedotin的临床研究。源站描述指出,PD-1/PD-L1治疗后进展的黑色素瘤患者缺乏策略,皮肤和黑色素瘤中Nectin4高表达可能成为新靶点,两药联合在多种实体瘤中显示协同效应,并可能通过微管破坏剂诱导肿瘤反应及增强抗肿瘤免疫、延长PD1持续治疗获益。研究目的是评估EV联合pembrolizumab在晚期黑色素瘤中的疗效。数据可用于了解该联合方案的研究背景与设计依据(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:黑色素瘤。1. 研究依据:对于在黑色素瘤中对PD-1/L-1应答后出现进展的患者,缺乏治疗策略。Nectin4在皮肤和黑色素瘤中的高表达可能作为晚期黑色素瘤的新靶点。Enfortumab vedotin与pembrolizumab的联合已在多种实体瘤中显示出协同效应。Enfortumab vedotin和pembrolizumab可能对临床结局产生双重作用:1. Enfortumab vedotin可基于肿瘤细胞中高剂量的微管破坏剂诱导肿瘤反应。2. Enfortumab vedotin可增强抗肿瘤免疫并延长持续PD1治疗的获益。2. 目的、假设和终点 2.1 主要目的、假设和终点 目的:本研究将评估EV联合pembrolizumab在晚期黑色素瘤中的疗效。假设:1)Nectin4在皮肤中的高表达
【主题与分类】
主题标签:Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06906822
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06906822
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:黑色素瘤。1. 研究依据 对于黑色素瘤患者在接受PD-1/PD-L1治疗后出现疾病进展的情况,目前缺乏有效的治疗策略。Nectin4在皮肤和黑色素瘤中的高表达可能成为晚期黑色素瘤的新靶点。恩诺单抗维多汀(Enfortumab vedotin)与帕博利珠单抗(Pembrolizumab)的联合用药已在多种实体瘤中显示出协同效应。恩诺单抗维多汀与帕博利珠单抗可能在临床结局方面发挥双重作用:1. 恩诺单抗维多汀可基于肿瘤细胞内高剂量的微管破坏剂诱导肿瘤缓解。2. 恩诺单抗维多汀可增强抗肿瘤免疫,延长持续PD-1治疗的获益。2. 研究目的、假设及终点 2.1 主要目的、假设及终点 目的:本研究将评估EV联合帕博利珠单抗治疗晚期黑色素瘤的疗效。假设:1)Nectin4在皮肤和黑色素瘤中的高表达可能成为晚期黑色素瘤的新靶点;2)EV+帕博利珠单抗已在多种实体瘤中显示出协同效应;3)对于黑色素瘤中对PD-1单抗有应答的患者,目前缺乏后续治疗策略。EV+帕博利珠单抗联合治疗可能对结局产生双重作用:1.
EV可基于肿瘤细胞中微管破坏剂的高剂量诱导肿瘤反应。2. EV可增强抗肿瘤免疫并延长持续PD1治疗的获益。主要终点:- 由研究者根据实体瘤疗效评价标准第1.1版(RECIST 1.1)评估的客观缓解率(ORR)。这将视为整个研究期间总体最佳疗效为确认的完全缓解(CR)或部分缓解(PR)的患者百分比/比例。2.2 次要目的、假设和终点次要终点:- 根据RECIST 1.1评估的无进展生存期(PFS)。PFS定义为从首次研究治疗给药至首次记录疾病进展(PD)或任何原因死亡之日的时间,其中
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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