黑色素瘤淋巴结受累术前encorafenib与binimetinib治疗试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于黑色素瘤伴淋巴结受累患者,在术前接受encorafenib与binimetinib新辅助治疗的临床试验

基本信息
资源简介
黑色素瘤淋巴结受累术前encorafenib与binimetinib治疗试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于黑色素瘤伴淋巴结受累患者,在术前接受encorafenib与binimetinib新辅助治疗的临床试验。覆盖原发不明黑色素瘤、淋巴结转移性恶性肿瘤及AJCC v8病理IIIB、IIIC、IIID期皮肤黑色素瘤和复发性皮肤黑色素瘤。主要临床目标为评估病理完全缓解率,次要目标包括缓解率、无病生存期、总生存期、安全性及毒性,并探索CD8阳性T细胞浸润与Ki-67状态等相关性科学指标。可用于新辅助靶向治疗疗效预测与生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发不明黑色素瘤、淋巴结转移性恶性肿瘤、AJCC v8病理IIIB期皮肤黑色素瘤、AJCC v8病理IIIC期皮肤黑色素瘤、AJCC v8病理IIID期皮肤黑色素瘤、复发性皮肤黑色素瘤。主要临床目标:I. 评估encorafenib与binimetinib新辅助治疗的病理完全缓解(pCR)率。次要临床目标:I. 确定缓解率(RR)(实体瘤疗效评价标准[RECIST])、无病生存期(DFS)和总生存期(OS)。II. 描述pCR与RR、DFS和OS的相关性。III. 评估安全性和毒性。相关性科学目标:I. 评估新辅助治疗前、中、后肿瘤或瘤床中CD8阳性(+)T细胞浸润和Ki-67状态,以及CD8+肿瘤浸润淋巴细
【主题与分类】
主题标签:Melanoma of Unknown Primary、Recurrent Cutaneous Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04221438
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04221438
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:原发灶不明的黑色素瘤、淋巴结转移性恶性肿瘤、AJCC第8版病理性IIIB期皮肤黑色素瘤、AJCC第8版病理性IIIC期皮肤黑色素瘤、AJCC第8版病理性IIID期皮肤黑色素瘤、复发性皮肤黑色素瘤。主要临床目标:I. 评估新辅助治疗使用恩可拉非尼和比尼美替尼的病理完全缓解(pCR)率。次要临床目标:I. 确定缓解率(RR)(实体瘤疗效评价标准[RECIST])、无病生存期(DFS)和总生存期(OS)。II. 描述pCR与RR、DFS和OS的相关性。III. 评估安全性和毒性。相关科学目标:I. 评估新辅助治疗前、中、后肿瘤或瘤床中CD8阳性(+)T细胞浸润和Ki-67状态,以及新辅助治疗中CD8+肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)的变化,并与临床反应相关联。II. 将病理反应的局部审查与中心病理审查进行比较。III. 评估氟胸苷F-18(18F-FLT)PET/CT摄取变化与Ki-67变化之间的相关性。影像学目标:I.
比较有和无病理完全缓解的患者之间18F-FLT PET/CT摄取变化(从基线至新辅助治疗后)。II. 比较有和无病理完全缓解的患者之间新辅助治疗后18F-FLT PET/CT摄取。III. 使用i)18F-FLT PET/CT摄取变化和ii)新辅助治疗后18F-FLT PET/CT摄取,估计预测病理完全缓解的最佳阈值。IV. 评估18F-FLT PET/CT摄取变化与Ki-67变化之间的相关性。大纲:新辅助治疗:患者接受18F-FLT静脉注射(IV),并在约60分钟后进行PET/CT扫描。2周内,患者在第1-28天接受恩科拉非尼口服(PO)每日一次(QD)和比美替尼口服每日两次(BID)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每28天重复一次,最多2个周期。随后患者接受18F-FLT IV,并在约60分钟后进行第二次PET/CT扫描。
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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