NC410联合Pembrolizumab治疗晚期不可切除或转移性实体瘤的安全性、耐受性与疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签、非随机的1b/2期研究,评估NC410联合标准剂量pembrolizumab的安全性、耐受性与临床获益

NextCure, Inc.NextCure, Inc.
clinicaltrials
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其他分类Advanced or Metastatic Solid TumorsMicrosatellite Instability LowMicrosatellite Instability HighMicrosatellite StableOvarian CancerGastric CancerColo-rectal CancerEsophageal CancerEndometrial CancerHead Neck CancerCervical CancerLung Cancer
A Safety, Tolerability and Efficacy Study of NC410 Plus Pembrolizumab in Participants With Advanced Unresectable or Metastatic Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

NC410联合Pembrolizumab治疗晚期不可切除或转移性实体瘤的安全性、耐受性与疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签、非随机的1b/2期研究,评估NC410联合标准剂量pembrolizumab的安全性、耐受性与临床获益。覆盖晚期不可切除或转移性实体瘤,包括微卫星不稳定低、微卫星不稳定高、微卫星稳定状态,以及卵巢癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、子宫内膜癌等瘤种。研究对象为ICI难治性实体瘤或ICI初治的MSS/MSI-low实体瘤患者。可用于肿瘤免疫联合治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期或转移性实体瘤、微卫星不稳定低、微卫星不稳定高、微卫星稳定、卵巢癌、胃癌、结直肠癌、食管癌。这是一项开放标签、非随机的1b/2期研究,旨在确定NC410与标准剂量pembrolizumab联合使用时的安全性和耐受性。本研究还将评估联合治疗在晚期不可切除和/或转移性ICI难治性实体瘤或ICI初治的MSS/MSI-low实体瘤参与者中的临床获益。

【主题与分类】

主题标签:Advanced or Metastatic Solid Tumors、Microsatellite Instability Low、Microsatellite Instability High、Microsatellite Stable、Ovarian Cancer、Gastric Cancer、Colo-rectal Cancer、Esophageal Cancer、Endometrial Cancer、Head Neck Cancer。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05572684

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:晚期或转移性实体瘤、微卫星不稳定低、微卫星不稳定高、微卫星稳定、卵巢癌、胃癌、结直肠癌、食管癌。这是一项开放标签、非随机化的1b/2期研究,旨在确定NC410与标准剂量帕博利珠单抗联合用药时的安全性和耐受性。本研究还将评估联合治疗在晚期不可切除和/或转移性ICI难治性实体瘤或ICI初治MSS/MSI低实体瘤受试者中的临床获益。

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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