米维妥昔单抗索拉夫坦辛联合吉西他滨治疗FRα阳性复发性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌或三阴性乳腺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Mirvetuximab Soravtansine(IMGN853)联合盐酸吉西他滨治疗FRalpha阳性复发性卵巢癌、原发腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌或三阴性乳腺癌的临床试验信息

基本信息
资源简介
米维妥昔单抗索拉夫坦辛联合吉西他滨治疗FRα阳性复发性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌或三阴性乳腺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Mirvetuximab Soravtansine(IMGN853)联合盐酸吉西他滨治疗FRalpha阳性复发性卵巢癌、原发腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌或三阴性乳腺癌的临床试验信息。主要目标为确定联合用药的最大耐受剂量与推荐II期剂量,次要目标包括在三个扩展队列中探索毒性、缓解率与无进展生存期。数据可用于肿瘤治疗剂量探索、疗效与安全性预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性乳腺癌、复发性输卵管癌、复发性卵巢癌、复发性原发腹膜癌、复发性子宫体癌、三阴性乳腺癌。主要目标:I. 确定盐酸吉西他滨(吉西他滨)与mirvetuximab soravtansine(IMGN853)联合给药于FRalpha阳性复发性卵巢癌、原发腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌或三阴性乳腺癌(TNBC)患者时的最大耐受剂量(MTD)和推荐II期剂量(RP2D)。次要目标:I. 在三个扩展队列中探索经重度预处理的FRalpha阳性患者的毒性、缓解率(RR)和无进展生存期(PFS):a) TNBC患者;b) 子宫内膜癌患者;c) 卵巢癌、原发腹膜癌或输卵管癌患者,均在初始r
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Breast Carcinoma、Recurrent Fallopian Tube Carcinoma、Recurrent Ovarian Carcinoma、Recurrent Primary Peritoneal Carcinoma、Recurrent Uterine Corpus Carcinoma、Triple-Negative Breast Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02996825
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:复发性乳腺癌、复发性输卵管癌、复发性卵巢癌、复发性原发性腹膜癌、复发性子宫体癌、三阴性乳腺癌。主要目的:I. 确定盐酸吉西他滨(吉西他滨)与mirvetuximab soravtansine(IMGN853)联合用于FRalpha阳性复发性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌或三阴性乳腺癌(TNBC)患者时的最大耐受剂量(MTD)和推荐的II期剂量(RP2D)。次要目的:I. 在三个扩展队列中探索经重度预处理的FRalpha阳性患者的毒性、缓解率(RR)和无进展生存期(PFS):a)TNBC患者;b)子宫内膜癌患者;c)卵巢癌、原发性腹膜癌或输卵管癌患者,所有患者均接受初始推荐的II期剂量治疗。II. 提供来自扩展队列的额外安全性数据,以帮助确定各队列的RP2D。III.
评估首次给药后48小时和72小时时,肿瘤内DM4水平、肿瘤FRalpha表达与血浆DM4浓度之间的关系。IV. 确定DM4与吉西他滨联合给药时的药代动力学(PK)。探索性目标:I. 评估存档FRalpha表达作为48-72小时(H)表达替代指标在确定肿瘤内DM4浓度中的作用。大纲:这是一项剂量递增研究。患者在第1天接受mirvetuximab soravtansine静脉注射(IV),并在第1天和第8天接受盐酸吉西他滨IV输注30分钟。在没有疾病进展或意外毒性的情况下,每3周重复一个周期。研究治疗完成后,患者在第30天进行随访,此后每12周随访一次。
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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