PROCLAIM: CX-072-002:PD-L1 Probody药物CX-072联合其他抗癌疗法治疗成人实体瘤研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,收录PROCLAIM: CX-072-002研究,针对成人实体瘤及不可切除或转移性黑色素瘤患者,评估PD-L1 Probody药物CX-072联合其他抗癌疗法的抗肿瘤效果,主要依据RECIST标准的总缓解率

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其他Solid TumorUnresectable or Metastatic Melanoma
PROCLAIM: CX-072-002: Study of PD-L1 Probody Therapeutic CX-072 in Combination With Other Anticancer Therapy in Adults With Solid Tumors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PROCLAIM: CX-072-002:PD-L1 Probody药物CX-072联合其他抗癌疗法治疗成人实体瘤研究

PROCLAIM: CX-072-002 数据集来源于 clinicaltrials.gov,收录了一项针对成人实体瘤及不可切除或转移性黑色素瘤患者的研究。该研究评估 PD-L1 Probody 治疗药物 CX-072 联合其他抗癌疗法的抗肿瘤效果,主要依据实体瘤疗效评价标准(RECIST)的总缓解率来获取证据。数据集在分类上归属于肿瘤 / 皮肤癌方向,主题标签涵盖实体瘤与不可切除或转移性黑色素瘤,可为关注该联合治疗策略的研究人员提供结构化的研究信息来源。

【数据集背景】

该数据集对应的研究名为 PROCLAIM: CX-072-002,全称为“Study of PD-L1 Probody Therapeutic CX-072 in Combination With Other Anticancer Therapy in Adults With Solid Tumors”。研究关注的疾病条件包括实体瘤以及不可切除或转移性黑色素瘤。研究的核心目标是获取 CX-072 联合抗癌治疗在成人实体瘤患者中抗肿瘤效果的证据,并以 RECIST 标准评估的总缓解率作为判断依据。CX-072 属于 PD-L1 Probody 治疗药物,其与其它抗癌疗法联合应用的探索构成了该数据集的主题背景。

【数据内容】

数据集围绕成人实体瘤及不可切除或转移性黑色素瘤患者的研究信息展开,主题标签为实体瘤与不可切除或转移性黑色素瘤。内容涉及 CX-072 联合其他抗癌治疗的抗肿瘤效果评估,评价依据为 RECIST 标准下的总缓解率。数据在站点分类中归入肿瘤 / 皮肤癌类别。除上述研究条件、干预组合与疗效评价方式外,源站未提供更细粒度的数据字段说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,即由该临床试验注册平台收录的相关研究信息。数据集的英文名称与源站描述均指向同一项关于 CX-072 联合抗癌治疗的临床研究。除来源站为 clinicaltrials.gov 外,源站未提供具体的采集时间、采集方式或更新频率等信息。

【适用场景】

该数据集适用于关注实体瘤与不可切除或转移性黑色素瘤治疗研究的场景,尤其是围绕 PD-L1 Probody 药物 CX-072 与其他抗癌疗法联合应用的抗肿瘤效果评估。由于研究以 RECIST 标准的总缓解率作为主要证据依据,相关数据可用于了解该联合治疗方案在成人实体瘤患者中的疗效评价框架。源站未提供其他具体适用场景的说明。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03993379

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:实体瘤、不可切除或转移性黑色素瘤。基于实体瘤疗效评价标准(RECIST)的总体缓解率,获取CX-072联合抗癌治疗在成人实体瘤患者中抗肿瘤效应的证据

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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