AZD6738联合Durvalumab治疗实体瘤的II期研究(队列A胃癌、队列B黑色素瘤)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期研究,评估AZD6738联合Durvalumab在实体瘤患者中的效果

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其他分类Gastric AdenocarcinomaMalignant Melanoma
This Study is a Phase II Study of AZD6738 in Combination With Durvalumab in Patients With Solid Tumor (Cohort A (N=30): GC Who Have Failed Secondary Chemotherapy Treatments Regimen; Cohort B (B=30): Melanoma Patients Who Have Failed to IO)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

AZD6738联合Durvalumab治疗实体瘤的II期研究(队列A胃癌、队列B黑色素瘤)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期研究,评估AZD6738联合Durvalumab在实体瘤患者中的效果。研究包含两个队列:队列A(N=30)为二线化疗失败的胃腺癌患者,要求既往未接受免疫检查点抑制剂且未暴露于AZD6738;队列B(N=30)为抗PD(L)1治疗失败的转移性黑色素瘤患者,且抗PD(L)1须为研究前最近一次方案。数据覆盖胃癌与黑色素瘤两类肿瘤,可用于免疫联合治疗应答与耐药相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胃腺癌、恶性黑色素瘤。目标受试人群:本研究将设两个队列:队列A:入组晚期疾病二线化疗治疗失败的难治性胃癌患者。患者须经影像学确认既往胃癌化疗后进展,且至少有一个按改良RECIST 1.1可测量的病灶。胃癌患者不得既往接受过免疫检查点抑制剂治疗。不允许既往暴露于AZD6738。队列B:入组既往抗PD(L)1治疗失败的转移性黑色素瘤患者。抗PD(L)1治疗应为研究入组前的最近一次方案。治疗持续时间:只要治疗可耐受且有证据表明……(源站描述在此处截断)

【主题与分类】

主题标签:Gastric Adenocarcinoma、Malignant Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03780608

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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

适应症:胃腺癌、恶性黑色素瘤。目标受试人群 本研究将设两个队列:队列A:入组既往针对晚期疾病二线化疗治疗失败的不难治性胃癌患者。患者须经影像学确认既往胃癌化疗治疗后疾病进展,且至少有一个按改良RECIST 1.1可测量的病灶。胃癌患者不得既往接受过免疫检查点抑制剂治疗。不允许既往暴露于AZD6738。队列B:入组既往抗PD(L)1治疗失败的转移性黑色素瘤患者。抗PD(L)1治疗应为研究入组前的紧邻前一方案。治疗持续时间 只要治疗可耐受、有临床获益证据(由研究者判断)且药物供应有保障,患者将继续接受AZD6738和durvalumab治疗。一旦确认客观疾病进展,或符合治疗终止标准,必须同时停用durvalumab和AZD6738。

患者可在研究者判断下,于客观疾病进展(依据RECIST 1.1判定)后继续接受AZD6738/durvalumab治疗,前提是患者临床获益且不符合任何其他终止标准。若durvalumab和/或AZD6738被判定为不可耐受(由研究者判断),以致尽管进行了剂量中断、剂量调整和启动支持治疗,仍认为停用任一药物符合患者最佳利益,则必须同时停用durvalumab和AZD6738,并将患者退出研究。不允许患者继续接受AZD6738或durvalumab单药治疗。AZD6738和durvalumab的治疗无最长持续时间限制。

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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