ST101治疗晚期实体瘤的1-2期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项ST101治疗晚期实体瘤的1-2期临床研究信息。覆盖胶质母细胞瘤、IV期黑色素瘤、乳腺癌、前列腺癌、多形性胶质母细胞瘤、脑癌、转移性乳腺癌等病种

基本信息
资源简介
ST101治疗晚期实体瘤的1-2期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项ST101治疗晚期实体瘤的1-2期临床研究信息。覆盖胶质母细胞瘤、IV期黑色素瘤、乳腺癌、前列腺癌、多形性胶质母细胞瘤、脑癌、转移性乳腺癌等病种。源站描述涉及剂量递增/方案探索阶段,入组局部晚期或转移性黑色素瘤、癌或肉瘤且对所有可影响生存的现有疗法难治或不耐受的患者,ST101静脉给药,初始每周一次,采用标准3+3设计,剂量队列为0.5、1、2、4、8和16 mg/kg。可用于肿瘤治疗研究信息整理与患者人群特征分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胶质母细胞瘤、IV期黑色素瘤、乳腺癌、前列腺癌、多形性胶质母细胞瘤、GBM、脑癌、转移性乳腺癌。剂量递增/方案探索阶段:在剂量递增/方案探索阶段,仅入组被诊断为局部晚期或转移性黑色素瘤、任何肿瘤类型的癌或肉瘤、且对所有可影响生存的现有疗法难治或不耐受的患者。ST101将静脉内(IV)给药,初始为每周一次。剂量递增队列将采用标准3+3设计招募。在每个新的给药队列中,首位患者给药后将设有1周观察期,以便在该队列其余患者给药前评估安全性。剂量队列将为0.5、1、2、4、8和16 mg/kg,除f外所有队列均为每周一次(QW)给药。
【主题与分类】
主题标签:Glioblastoma、Melanoma Stage IV、Breast Cancer、Prostate Cancer、Glioblastoma Multiforme、GBM、Brain Cancer、Metastatic Breast Cancer、Metastatic Melanoma、Metastatic Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04478279
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04478279
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- 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:胶质母细胞瘤、IV期黑色素瘤、乳腺癌、前列腺癌、多形性胶质母细胞瘤、GBM、脑癌、转移性乳腺癌。剂量递增/方案探索阶段在剂量递增/方案探索阶段,仅纳入被诊断为局部晚期或转移性黑色素瘤、任何肿瘤类型的癌或肉瘤,且对所有可影响生存的现有治疗均难治或不耐受的患者。ST101将经静脉(IV)给药,初始为每周一次。剂量递增队列将采用标准3+3设计进行招募。在每个新的给药队列中,首例患者给药后将设1周观察期,以便在其余患者给药前评估安全性。剂量队列将为0.5、1、2、4、8和16 mg/kg,除最高剂量水平为每两周一次(Q2W)给药外,所有队列均为每周一次(QW)给药。扩展阶段包括4个特定肿瘤类型队列,每个队列均遵循相同的Simon两阶段设计。每个队列将入组15例患者,并接受ST101的RP2D治疗。
若观察到一项或多项缓解,则该队列将扩展至总计30例患者,以进一步评估疗效。缓解将采用以下标准进行分级:对于激素受体阳性(HRpos)局部晚期/转移性乳腺癌(LA/MBC)和黑色素瘤,采用实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1(Eisenhauer 2009);对于GBM,采用改良神经肿瘤学缓解评估(RANO)(Ellingson 2017);对于去势抵抗性前列腺癌(CRPC),采用前列腺癌临床试验工作组3(PCWG3)(Scher 2016)。在扩展阶段,仅允许诊断为以下肿瘤类型的患者进入研究的该阶段:* 既往接受过1-2种激素治疗后进展的HRpos LA/MBC。允许既往接受细胞周期蛋白依赖性激酶4/6(CDK4/6)抑制剂、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)抑制剂或化疗的单药或联合治疗。* 在接受i治疗后或治疗期间进展的黑色素瘤
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




