GSK5764227(B7-H3靶向抗体偶联药物)在复发性4级胶质瘤与脑转移患者中的0/1期临床试验(含扩展期)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦 GSK5764227 这一 B7-H3 靶向抗体偶联药物(ADC)在复发性4级胶质瘤与脑转移患者中的 0/1 期临床试验(含扩展期)

基本信息
资源简介
GSK5764227(B7-H3靶向抗体偶联药物)在复发性4级胶质瘤与脑转移患者中的0/1期临床试验(含扩展期)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦 GSK5764227 这一 B7-H3 靶向抗体偶联药物(ADC)在复发性4级胶质瘤与脑转移患者中的 0/1 期临床试验(含扩展期)。源站描述涵盖胶质母细胞瘤(GBM)与脑转移两类条件,并说明 0 期试验中 rGBM 患者进入 Arm A,其中 Cohort 1 通过两个亚队列的 PK 数据确定手术最佳时间间隔(OTI),Cohort 2 与脑转移 Arm B 在 OTI 确定后按该时间表接受静脉输注。可用于了解该 ADC 的试验设计与给药安排(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胶质母细胞瘤(GBM)、脑转移。0 期:rGBM 患者将入组 Arm A。Arm A 的 Cohort 1 将根据从两个亚队列(Cohort 1a 和 1b)评估的 PK 数据确定手术的最佳时间间隔(OTI)。OTI 定义为给药后的手术时间间隔,对应 Cohort 1a 或 Cohort 1b 中钆(Gd)非增强 rGBM 组织内未结合 risvutatug rezetecan payload 的最高中位浓度。Arm A 的 Cohort 2 将按 OTI 时间表接受静脉输注。Cohort 2 的入组将在 Arm A 的 Cohort 1 入组完成且 OTI 确定后开始。脑转移患者将入组 Arm B。Arm B 将按 OTI 时间表接受静脉输注。Arm B 的入组将在 Arm A 的 Cohort 1 入组完成且 OTI 确定后开始。入组 Cohort 后
【主题与分类】
主题标签:Glioblastoma (GBM)、Brain Metastasases。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07268053
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07268053
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:胶质母细胞瘤(GBM)、脑转移瘤。0期:复发胶质母细胞瘤(rGBM)患者将入组A组。A组第1队列将根据两个亚队列(第1a队列和第1b队列)评估的药代动力学(PK)数据,确定手术的最佳时间间隔(OTI)。OTI定义为给药后,在钆(Gd)非增强rGBM组织中,第1a队列或第1b队列中游离risvutatug rezetecan有效载荷中位浓度最高时所对应的手术时间间隔。A组第2队列将按OTI方案接受静脉输注。第2队列的入组将在A组第1队列入组完成且OTI确定后开始。脑转移瘤患者将入组B组。B组将按OTI方案接受静脉输注。B组的入组将在A组第1队列入组完成且OTI确定后开始。第1队列入组完成后,将向DSMB主席(或符合条件的替代人员)提交一份书面报告,描述时间间隔、观察到的不良事件(AE)以及任何安全性报告。
DSMB主席将审查报告,并在约两个工作日内提供书面授权以继续进行A组第2队列和B组的入组,或要求提供更多信息。在开放A组第2队列和B组入组之前,必须获得入组启动的批准。只有肿瘤显示阳性PK反应的参与者才会进入扩展的1期部分。否则,参与者将接受标准治疗。参与者将完成治疗结束(EOT)访视中所述的评估和程序。参与者将完成30天、60天和90天安全性随访访视,并将按照“所有参与者”部分所述进行生存监测。为评估PK和药效学(PD)终点,将在术中收集血液、血清、脑脊液(CSF)和脑肿瘤组织(将收集并分析Gd增强和Gd非增强肿瘤组织
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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