Entinostat与Exemestane在ER+绝经后乳腺癌中的药物相互作用研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Entinostat与Exemestane在ER+绝经后乳腺癌患者中药物相互作用的Phase 1研究

Syndax PharmaceuticalsSyndax Pharmaceuticals
clinicaltrials
浏览 13
医学影像Breast CancerEstrogen Receptor Positive Breast Cancer
Drug-Drug Interaction Study of Entinostat and Exemestane in Postmenopausal Women With ER+ Breast Cancer

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Entinostat与Exemestane在ER+绝经后乳腺癌中的药物相互作用研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Entinostat与Exemestane在ER+绝经后乳腺癌患者中药物相互作用的Phase 1研究。研究采用两队列、开放标签设计,Cohort 1先接受Entinostat单药再联合Exemestane,评估Exemestane对Entinostat药代动力学的影响;Cohort 2先接受Exemestane单药再联合Entinostat,评估Entinostat对Exemestane药代动力学的影响。每周期28天,患者仅参与一个队列,并在筛选期及研究期间特定时间点接受临床和实验室评估。数据可用于分析两药联合的药代动力学特征及相互作用(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、雌激素受体阳性乳腺癌。SNDX-275-0130是一项Entinostat与Exemestane的Phase 1、两队列、开放标签药物相互作用研究。所有患者将入组两个队列之一,接受Entinostat单药治疗后转为Entinostat联合Exemestane(Cohort 1),或接受Exemestane单药治疗后转为Exemestane联合Entinostat(Cohort 2)。队列将序贯入组,即Cohort 1先于Cohort 2入组。Cohort 1将评估Exemestane对Entinostat药代动力学的影响。Cohort 2将评估Entinostat对Exemestane药代动力学的影响。在两个队列中,每个治疗周期为28天。患者仅参与一个队列。所有患者将在筛选期及研究进行期间的特定时间点使用标准临床和实验室评估进行评估。患者还将

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Estrogen Receptor Positive Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02820961

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数据说明

适应症:乳腺癌、雌激素受体阳性乳腺癌。SNDX-275-0130是一项1期、双队列、开放标签的恩替诺特与依西美坦药物相互作用研究。所有患者将入组两个队列之一,接受恩替诺特单药治疗后序贯恩替诺特联合依西美坦(队列1),或依西美坦单药治疗后序贯依西美坦联合恩替诺特(队列2)。两个队列将按顺序入组,即队列1先于队列2入组。队列1将评估依西美坦对恩替诺特药代动力学(PK)的影响。队列2将评估恩替诺特对依西美坦药代动力学的影响。在两个队列中,每个治疗周期为28天。患者仅参与一个队列。所有患者将在筛选期及研究进行期间的特定时间点接受标准临床和实验室评估。患者还将在筛选期后按标准诊疗进行肿瘤缓解评估。治疗缓解将通过计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和骨扫描(视情况而定)进行评估。

患者将继续接受适当周期的研究治疗,直至肿瘤进展或出现研究者判定需停止治疗的不良事件(AE)为止。

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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