Berzosertib联合伊立替康治疗进展性转移性或不可切除TP53突变胃癌或胃食管结合部癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦TP53突变的进展性转移性或不可切除胃癌及胃食管结合部癌患者,涵盖AJCC v8临床III期和IV期胃腺癌及胃食管结合部腺癌

基本信息
资源简介
Berzosertib联合伊立替康治疗进展性转移性或不可切除TP53突变胃癌或胃食管结合部癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦TP53突变的进展性转移性或不可切除胃癌及胃食管结合部癌患者,涵盖AJCC v8临床III期和IV期胃腺癌及胃食管结合部腺癌。研究主要目的是比较Berzosertib(M6620)联合伊立替康与历史对照单药伊立替康的客观缓解率,并评估缓解持续时间、进展时间、无进展生存期和总生存期等指标。数据可用于治疗反应预测和疗效评估相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:AJCC v8临床III期胃癌、AJCC v8临床III期胃食管结合部腺癌、AJCC v8临床IV期胃癌、AJCC v8临床IV期胃食管结合部腺癌、转移性胃腺癌、转移性胃食管结合部腺癌、不可切除性胃腺癌、不可切除性胃食管结合部腺癌。主要目的:确定在接受berzosertib(M6620)和伊立替康治疗的进展性转移性或不可切除性胃/胃食管结合部(GEJ)癌TP53突变患者中,客观缓解率(ORR)优效性(目标25%)与仅接受单药伊立替康治疗的历史对照患者ORR(5%)的比较。次要目的:确定缓解持续时间(DOR)、进展时间(TTP)、无进展生存期(PFS)和总生存
【主题与分类】
主题标签:Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Metastatic Gastric Adenocarcinoma、Unresectable Gastric Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03641313
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:临床III期胃癌(AJCC第8版)、临床III期胃食管结合部腺癌(AJCC第8版)、临床IV期胃癌(AJCC第8版)、临床IV期胃食管结合部腺癌(AJCC第8版)、转移性胃腺癌、转移性胃食管结合部腺癌、不可切除性胃腺癌、不可切除性胃食管结合部腺癌。
主要目的:I. 确定在接受berzosertib(M6620)联合伊立替康治疗的TP53突变、进展性转移性或不可切除性胃/胃食管结合部(GEJ)癌症患者中,客观缓解率(ORR)的优效性(目标为25%),并与仅接受单药伊立替康治疗的历史对照患者的ORR(5%)进行比较。
次要目的:I. 确定在接受M6620联合伊立替康治疗的TP53突变胃/GEJ癌症患者中,缓解持续时间(DOR)、至进展时间(TTP)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)的优效性,并与仅接受伊立替康治疗的历史对照患者的相应指标进行比较。II.
在9例患者中进行以下相关性研究:对第1周期第2天(C1D2)伊立替康输注后24小时(±1小时)以及第2周期第2天(C2D2)M6620给药后24小时(±1小时)采集的活检组织进行gamma-H2AX、磷酸化(p)-Ser 824 KAP1及p-ATR分析。探索性目标:I. 确定接受该实验性联合方案治疗的、伴有其他伴随DNA损伤应答缺陷(DDRD)的患者(如BRCA1、BRCA2、MRE11、RAD50、RAD51、RAD52、RAD54L、NBN、ATM、H2AX、PALB2、RPA、BRIP1、BARD1、ATR、ATRX、CHK1、CHK2、MDM2、MDM4、FANCA、FANCC、FANCD2、FANCE、FANCF、FANCG、FANCL突变)的ORR、DOR、TTP、PFS和OS。II. 确定一线铂类敏感(PFS > 3个月)患者与铂类不敏感(PFS < 3个月)患者相比,是否表现出改善的ORR、DOR、TTP、PFS和OS。研究方案概要:患者在第1天和第15天接受伊立替康静脉(IV)输注90分钟,以及berzosertib IV输注60分钟。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,周期每28天重复一次。患者接受内镜或计算机
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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