LY3410738治疗IDH1或IDH2突变晚期实体瘤患者的研究
开放标签、多中心1期研究评估口服LY3410738在IDH1 R132突变晚期实体瘤(如胆管癌、软骨肉瘤、胶质瘤)及IDH2 R140/R172突变胆管癌中安全性、耐受性和初步疗效

基本信息
资源简介
LY3410738治疗IDH1或IDH2突变晚期实体瘤患者的研究
开放标签、多中心1期研究评估口服LY3410738在IDH1 R132突变晚期实体瘤(如胆管癌、软骨肉瘤、胶质瘤)及IDH2 R140/R172突变胆管癌中安全性、耐受性和初步疗效。含递增和扩展:递增单药;扩展5队列,3个单药,1个在≤单药RP2D下联合吉西他滨/顺铂,1个仅美国联合度伐利尤单抗。突变经同意前采集材料检测,胆管癌、软骨肉瘤或胶质瘤可依肿瘤或血液检测入组,其他肿瘤仅限肿瘤组织检测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:胆管癌、软骨肉瘤、胶质瘤、任何实体瘤。这是一项开放标签、多中心1期研究,旨在评估口服LY3410738在IDH1 R132突变型晚期实体瘤患者中的安全性、耐受性和初步疗效,包括但不限于胆管癌、软骨肉瘤和胶质瘤,或IDH2 R140或R172突变型胆管癌。该研究包括2部分:1期剂量递增和1期剂量扩展。1期剂量递增单药队列将入组任何符合条件的IDH1 R132突变型晚期实体瘤或IDH1或IDH2突变型胆管癌患者。1期剂量扩展将包括5个队列,以进一步评估安全性和临床活性。三个队列将接受LY3410738单药治疗。第四队列将接受LY3410738(剂量为单药RP2D或以下)联合吉西他滨和顺铂治疗。第五队列(仅限美国)将接受LY3410738(剂量为单药RP2D或以下)联合度伐利尤单抗治疗。IDH1 R132、IDH2 R140或IDH2 R172突变将通过使用患者知情同意前采集的材料进行基因组检测来识别。用于入组的分子检测必须在CLIA、ISO/IEC、CAP或其他类似认证实验室进行。胆管癌、软骨肉瘤或胶质瘤患者的入组可基于在肿瘤或血液中进行的分子检测。其他肿瘤类型患者的入组仅限于在肿瘤组织中进行的检测。
【主题与分类】
主题标签:Cholangiocarcinoma、Chondrosarcoma、Glioma、Any Solid Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04521686
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04521686
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:胆管癌、软骨肉瘤、胶质瘤、任何实体瘤。这是一项开放标签、多中心1期研究,旨在评估口服LY3410738在IDH1 R132突变型晚期实体瘤患者中的安全性、耐受性和初步疗效,包括但不限于胆管癌、软骨肉瘤和胶质瘤,或IDH2 R140或R172突变型胆管癌。该研究包括2部分:1期剂量递增和1期剂量扩展。1期剂量递增单药队列将入组任何符合条件的IDH1 R132突变型晚期实体瘤或IDH1或IDH2突变型胆管癌患者。1期剂量扩展将包括5个队列,以进一步评估安全性和临床活性。三个队列将接受LY3410738单药治疗。第四队列将接受LY3410738(剂量为单药RP2D或以下)联合吉西他滨和顺铂治疗。第五队列(仅限美国)将接受LY3410738(剂量为单药RP2D或以下)联合度伐利尤单抗治疗。IDH1 R132、IDH2 R140或IDH2 R172突变将通过使用患者知情同意前采集的材料进行基因组检测来识别。用于入组的分子检测必须在CLIA、ISO/IEC、CAP或其他类似认证实验室进行。胆管癌、软骨肉瘤或胶质瘤患者的入组可基于在肿瘤或血液中进行的分子检测。其他肿瘤类型患者的入组仅限于在肿瘤组织中进行的检测。
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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