ATX-559(口服DHX9抑制剂)治疗晚期或转移性实体瘤及分子定义癌症的首次人体研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ATX-559这一口服DHX9抑制剂在晚期或转移性实体瘤及分子定义癌症患者中的首次人体研究

Accent TherapeuticsAccent Therapeutics
clinicaltrials
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基因组分类Advanced Solid TumorsBreast Cancer RecurrentColorectal Cancer MetastaticColon CancerRectal AdenocarcinomaEndometrial Cancer
First-in-Human Study of ATX-559, an Oral Inhibitor of DHX9, in Patients With Advanced or Metastatic Solid Tumors, and Molecularly Defined Cancers

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

ATX-559(口服DHX9抑制剂)治疗晚期或转移性实体瘤及分子定义癌症的首次人体研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ATX-559这一口服DHX9抑制剂在晚期或转移性实体瘤及分子定义癌症患者中的首次人体研究。覆盖癌种包括晚期实体瘤、复发性乳腺癌、转移性结直肠癌、结肠癌、直肠腺癌和子宫内膜癌。ATX-559通过抑制多功能RNA解旋酶DHX9,参与维持基因组稳定性,临床前显示对BRCA缺陷、MSI-H和/或dMMR等模型具有抗肿瘤活性。本研究为1期、开放标签、单臂、剂量递增与扩展试验,旨在评估安全性并确定推荐2期剂量(RP2D)(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、复发性乳腺癌、转移性结直肠癌、结肠癌、直肠腺癌、子宫内膜癌。ATX-559是一种口服药物,可抑制一种名为DHX9的蛋白,这是一种多功能RNA解旋酶,通过解析可能导致某些分子定义癌症中DNA复制压力和DNA损伤的DNA/RNA二级结构,参与维持基因组稳定性。临床前已显示,ATX-559对多种不同实体瘤(包括BRCA缺陷和微卫星高度不稳定(MSI-H)和/或错配修复缺陷(dMMR)的模型)具有强效抗肿瘤活性。这是一项首次人体、1期、开放标签、单臂、剂量递增和扩展研究,旨在:评估ATX-559的安全性特征并确定推荐2期剂量(RP2D)。此外,该研究旨在表征

【主题与分类】

主题标签:Advanced Solid Tumors、Breast Cancer Recurrent、Colorectal Cancer Metastatic、Colon Cancer、Rectal Adenocarcinoma、Endometrial Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06625515

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    • 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。

数据说明

适应症:晚期实体瘤、复发性乳腺癌、转移性结直肠癌、结肠癌、直肠腺癌、子宫内膜癌。ATX-559是一种口服药物,可抑制一种名为DHX9的蛋白。DHX9是一种多功能RNA解旋酶,通过解析可能导致DNA复制应激和DNA损伤的DNA/RNA二级结构,参与维持基因组稳定性,在某些分子定义的癌症中发挥作用。临床前研究显示,ATX-559对多种不同实体瘤具有强效抗肿瘤活性,包括BRCA缺陷、微卫星高度不稳定(MSI-H)和/或错配修复缺陷(dMMR)的模型。这是一项首次人体、1期、开放标签、单臂、剂量递增和扩展研究,旨在:评估ATX-559的安全性特征并确定推荐的2期剂量(RP2D)。此外,该研究旨在表征口服ATX-559的药代动力学(PK)、药效动力学(PD)和初步抗肿瘤活性。探索性目标包括考察生物标志物反应与ATX-559暴露之间的关系。

分子选择后的局部晚期或转移性实体瘤患者(例如,BRCA1或BRCA2缺陷型乳腺癌以及具有微卫星不稳定性(MSI-H)和/或错配修复缺陷(dMMR)的实体瘤)将被纳入研究,以初步评估抗肿瘤效果,并进一步检查ATX-559在RP2D的安全性和药代动力学。

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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