子研究02A:帕博利珠单抗联合研究性药物治疗程序性细胞死亡1(PD-1)难治性黑色素瘤的安全性和有效性(MK-3475-02A/KEYMAKER-U02)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌分类,聚焦PD-1难治性黑色素瘤。子研究02A是评估黑色素瘤实验性治疗的大型伞式研究的一部分,旨在评价不同研究性治疗臂在PD-1难治性黑色素瘤受试者中的安全性与有效性,以识别联合用药后优于当前治疗方案或历史对照的研究药物

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Substudy 02A: Safety and Efficacy of Pembrolizumab in Combination With Investigational Agents in Participants With Programmed Cell-death 1 (PD-1) Refractory Melanoma (MK-3475-02A/KEYMAKER-U02)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

子研究02A:帕博利珠单抗联合研究性药物治疗程序性细胞死亡1(PD-1)难治性黑色素瘤的安全性和有效性(MK-3475-02A/KEYMAKER-U02)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌分类,聚焦PD-1难治性黑色素瘤。子研究02A是评估黑色素瘤实验性治疗的大型伞式研究的一部分,旨在评价不同研究性治疗臂在PD-1难治性黑色素瘤受试者中的安全性与有效性,以识别联合用药后优于当前治疗方案或历史对照的研究药物。截至2022年1月5日生效的第4次修订,第三臂(pembrolizumab联合全反式维甲酸ATRA)已开放入组;前两臂(pembrolizumab联合quavonlimab与vibostolimab、pembrolizumab联合quavonlimab与lenvatinib)已于2021年9月按方案完成入组(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。子研究02A是一项更大研究的一部分,该更大研究正在测试针对黑色素瘤(一种皮肤癌)的实验性治疗。该更大研究为伞式研究。子研究02A的目标是评估研究性治疗臂在PD-1难治性黑色素瘤受试者中的安全性与有效性,以识别联合使用时优于当前可用治疗方案/历史对照的研究药物。截至第4次修订(生效日期:2022年1月5日),第三臂已开放受试者入组,治疗为pembrolizumab联合全反式维甲酸(ATRA)。截至2021年9月,前两臂——pembrolizumab联合quavonlimab与vibostolimab治疗,以及pembrolizumab联合quavonlimab与lenvatinib治疗——已按方案完成入组。

【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/NCT04305041

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    • 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:黑色素瘤。子研究02A是一项更大规模研究的一部分,该研究正在测试针对黑色素瘤(一种皮肤癌)的实验性治疗。这项更大规模的研究是伞式研究。子研究02A的目标是评估研究性治疗组在PD-1难治性黑色素瘤受试者中的安全性和有效性,以确定联合使用时优于当前可用治疗选择/历史对照的研究性药物。截至修正案4(生效日期:2022年1月5日),已开放第三组受试者入组,即帕博利珠单抗与全反式维甲酸(ATRA)联合治疗。截至2021年9月,前两组的入组已按方案完成,分别为帕博利珠单抗+quavonlimab+ vibostolimab治疗和帕博利珠单抗+ quavonlimab +仑伐替尼治疗。

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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