TremelImumab联合Durvalumab用于MSI-high可切除胃癌/胃食管结合部癌非手术管理研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦MSI-high可切除胃癌或胃食管结合部癌的非手术管理研究。源站描述显示,研究将预筛约310例患者,最终入组31例(队列1为18例,队列2为13例),覆盖意大利25个中心

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clinicaltrials
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医学影像Gastric CancerMicrosatellite Instability
TremelImumab aNd Durvalumab For the Non-operatIve Management (NOM) of MSI-high Resectable GC/GEJC.

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

TremelImumab联合Durvalumab用于MSI-high可切除胃癌/胃食管结合部癌非手术管理研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦MSI-high可切除胃癌或胃食管结合部癌的非手术管理研究。源站描述显示,研究将预筛约310例患者,最终入组31例(队列1为18例,队列2为13例),覆盖意大利25个中心。入组患者经中心确认MSI-high、dMMR且EBV阴性,接受术前tremelimumab 300 mg单次给药和durvalumab 1500 mg每4周一次共3周期治疗,并进行全面再分期评估。该数据可用于了解该免疫联合方案在MSI-high可切除胃癌人群中的研究设计与评估流程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃癌、微卫星不稳定性。本研究将预筛约310例患者,以入组总共31例患者,队列1为18例,队列2为13例,覆盖意大利25个中心。经中心确认MSI-high、dMMR和EBV阴性状态后,根据第8版TNM分类为cT≥2、任何cN、M0或任何cT、cN1-3、M0的可切除胃或胃食管结合部癌(Siewert II/III)患者将入组,并接受术前治疗:tremelimumab 300 mg单次给药(第1天)和durvalumab 1500 mg每4周一次共3周期(第1、29和57天)。所有患者将接受胸-腹-盆腔CT扫描、18-FDG PET/CT、带活检的EUS和液体活检进行完整的疾病再分期。在队列1中,患者将在第15周至

【主题与分类】

主题标签:Gastric Cancer、Microsatellite Instability。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04817826

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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

疾病:胃癌、微卫星不稳定。本研究将预筛选约310例患者,以入组总计31例患者,其中队列1为18例,队列2为13例,覆盖意大利25个中心。在中心确认MSI-high、dMMR及EBV阴性状态后,将入组可切除的胃或胃食管结合部癌(Siewert II/III型)患者,根据第8版TNM分类,其分期为cT≥2、任何cN、M0或任何cT、cN1-3、M0,患者将接受术前治疗:替西木单抗300 mg单次给药(第1天)及度伐利尤单抗1500 mg每4周一次,共3个周期(第1、29和57天)。所有患者将接受完整的疾病再分期评估,包括胸-腹-盆腔CT扫描、18-FDG PET/CT、超声内镜(EUS)及活检和液体活检。在队列1中,患者将在入组后第15至18周之间(末次治疗给药后至少六周)接受标准胃切除术联合D2淋巴结清扫术,随后每12周进行一次主动随访,持续两年,之后每六个月进行一次标准随访,直至术后第五年结束。

在队列2中,无完全临床缓解证据的患者(完全临床缓解定义为放射学成像、液体活检和EUS均无疾病持续存在的证据)将按照队列1的方案进行治疗。达到完全临床缓解的患者将接受非手术治疗(NOM),并进入积极随访阶段,每12周随访一次,持续两年,随访内容包括胸腹盆腔增强CT、18-FDG PET/TC(若研究者认为临床有指征)、EUS及肿瘤部位多次随机活检、临床可疑区域淋巴结的FNA及液体活检,之后每六个月进行标准随访,直至第五年末。随访期间任何时候,若临床怀疑或确认存在残存胃癌——无论是在影像学、组织活检/细胞学标本病理学或液体活检ctDNA中——患者将根据[方案]接受标准手术

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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