Lurbinectedin联合Irinotecan治疗选定实体瘤的药代动力学研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Lurbinectedin联合Irinotecan在选定晚期实体瘤患者中的药代动力学研究,覆盖胶质母细胞瘤、软组织肉瘤(除外GIST)、子宫内膜癌、上皮性卵巢癌、间皮瘤、胃肠胰神经内分泌肿瘤及SCLC等瘤种

基本信息
资源简介
Lurbinectedin联合Irinotecan治疗选定实体瘤的药代动力学研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Lurbinectedin联合Irinotecan在选定晚期实体瘤患者中的药代动力学研究,覆盖胶质母细胞瘤、软组织肉瘤(除外GIST)、子宫内膜癌、上皮性卵巢癌、间皮瘤、胃肠胰神经内分泌肿瘤及SCLC等瘤种。研究处于I期剂量递增阶段,患者分为Lurbinectedin递增组、Irinotecan递增组和中间递增组,每组采用不同剂量递增方案,治疗周期为三周,每个剂量水平纳入3至6例患者,并依据剂量限制性毒性判定是否继续递增,以探索各组最大耐受剂量(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期实体瘤、胶质母细胞瘤、软组织肉瘤(除外GIST)、子宫内膜癌、上皮性卵巢癌、间皮瘤、胃肠胰神经内分泌肿瘤、SCLC。I期剂量递增阶段。在I期递增阶段,患有选定晚期实体瘤的患者将被分为三组:Lurbinectedin递增组、Irinotecan递增组和中间递增组。每组将采用不同的剂量递增方案。一个治疗周期定义为三周的间隔。每个剂量水平将纳入三至六名患者。如果每个队列中可评估患者中不到三分之一发生剂量限制性毒性(DLT),则可在每组内继续递增至下一剂量水平。每组中的MTD将是剂量递增期间探索的最低剂量水平,其中一
【主题与分类】
主题标签:Advanced Solid Tumors、Glioblastoma、Soft Tissue Sarcoma (Excluding GIST)、Endometrial Carcinoma、Epithelial Ovarian Carcinoma、Mesothelioma、SCLC、Gastric Carcinoma、Pancreatic Adenocarcinoma、Colorectal Carcinoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02611024
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02611024
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:晚期实体瘤、胶质母细胞瘤、软组织肉瘤(除外GIST)、子宫内膜癌、上皮性卵巢癌、间皮瘤、胃肠胰神经内分泌肿瘤、小细胞肺癌。I期剂量递增阶段。在I期递增阶段,入选的晚期实体瘤患者将分为三组:Lurbinectedin递增组、伊立替康递增组和中间递增组。每组采用不同的剂量递增方案。一个治疗周期定义为三周的间隔。每个剂量水平纳入3至6例患者。若每个队列中发生剂量限制性毒性(DLT)的可评估患者不足三分之一,则各组内可继续递增至下一剂量水平。各组的MTD将为剂量递增期间探索的最低剂量水平,在该剂量水平下,三分之一或以上的可评估患者在周期1发生DLT。在任何剂量水平,若前三例可评估患者中有一例发生DLT,则该剂量水平应扩展至六例患者。
剂量递增将在达到MTD或最后剂量水平时终止,以先发生者为准,但若某一给定剂量水平发生的所有DLT均与中性粒细胞减少症相关(即发热性中性粒细胞减少症、持续>3天的4级中性粒细胞减少症或中性粒细胞减少性脓毒症),则剂量递增可恢复,从同一剂量水平开始并遵循原定方案,但须强制进行一级G-CSF预防。一旦达到MTD,将在紧邻的较低剂量水平(若MTD尚未确定,则在最后剂量水平)招募至少九名可评估患者:若前九名可评估患者中在Cycle 1期间发生DLT的比例低于三分之一,则该剂量水平将被确认为RD。II期扩展阶段。若在一种或多种肿瘤类型中观察到活性迹象,则在为每组确定RD后将进入II期扩展阶段。在每个RD处,针对特定肿瘤的扩展队列(若在一种以上允许的肿瘤类型中观察到活性迹象,则可为多个队列)可纳入约20名接受治疗的患者。
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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