Neratinib联合Fam-Trastuzumab Deruxtecan治疗晚期胃食管癌研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期胃食管癌患者的Phase 1剂量探索试验,评估Neratinib联合TDxD的安全性、毒性、推荐Phase 2剂量(RP2D)和最大耐受剂量(MTD)

Fox Chase Cancer CenterFox Chase Cancer Center
clinicaltrials
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基因组分类Gastric CancerGastrointestinal CancerHER2 Gene Mutation
Neratinib and Fam-Trastuzumab Deruxtecan in Advanced Gastro-esophageal Cancer Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Neratinib联合Fam-Trastuzumab Deruxtecan治疗晚期胃食管癌研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期胃食管癌患者的Phase 1剂量探索试验,评估Neratinib联合TDxD的安全性、毒性、推荐Phase 2剂量(RP2D)和最大耐受剂量(MTD)。研究对象为HER2过表达的转移性或不可切除胃食管癌患者,以及HER2表达(IHC3+)的其他胃肠道癌症患者,要求既往至少一线化疗联合HER2靶向治疗进展或不耐受。计划入组18例患者,采用标准3+3剂量递增设计,按3例队列递增剂量,达到MTD后在RP2D入组剩余患者以进一步明确毒性和初步疗效。数据可用于肿瘤治疗方案的剂量探索与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃癌、胃肠道癌症、HER2基因突变。这是一项Phase 1剂量探索试验,可能扩展至剂量扩展阶段,采用标准3+3剂量递增设计,在HER2过表达(IHC 3+或IHC2+/ISH+)的转移性或不可切除胃食管癌患者以及任何其他HER2表达为IHC3+的胃肠道癌症患者中,评估Neratinib联合TDxD的安全性、毒性、推荐Phase 2剂量(RP2D)和最大耐受剂量(MTD)。患者必须既往至少一线化疗联合HER2靶向治疗进展或不耐受。计划共入组18例患者,目标是达到MTD,并在RP2D入组剩余患者,以进一步明确毒性和初步疗效,帮助确定该联合方案的未来研究。患者将按每个剂量水平3例的队列入组。

【主题与分类】

主题标签:Gastric Cancer、Gastrointestinal Cancer、HER2 Gene Mutation。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05274048

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数据说明

适应症:胃癌、胃肠道肿瘤、HER2基因突变。这是一项1期剂量探索试验,并计划进行剂量扩展,采用标准3+3剂量递增设计,在HER2过表达(IHC 3+或IHC2+/ISH+)的转移性或不可切除胃食管癌患者以及任何其他HER2表达为IHC3+的胃肠道肿瘤患者中,评估Neratinib联合TDxD的安全性、毒性、推荐的2期剂量(RP2D)和最大耐受剂量(MTD)。患者必须已在一线既往化疗联合HER2靶向治疗中出现疾病进展或不耐受。计划共入组18例患者,目标是达到MTD,并在RP2D入组剩余患者,以进一步明确毒性和初步疗效,从而帮助确定该联合方案的未来研究。患者将按每个剂量水平3例的队列入组(见研究方案图)。预计试验可能递增经过Neratinib的3个不同剂量水平(120 mg、160 mg、200 mg),并将按研究原理中所述,采用乳腺癌中TDxD标准化获批剂量(5.4mg/kg)。

这两种药物均具有胃肠道毒性,特别是腹泻,且联合用药可能因细胞对细胞毒性有效载荷的摄取增加而存在TDxD毒性增加的风险。因此,我们不会在本联合方案中测试Neratinib推荐的240mg单药剂量。出于同样的原因,TDxD也不会采用已批准的6.4mg/kg单药剂量,因为该剂量的安全性是在单药治疗背景下确立的[33]。如果初始剂量水平0被认为毒性过大,研究者和DSMB可以决定允许将TDxD剂量降至4.4mg/kg(剂量水平-1),并在认为毒性反应与TDxD相关的情况下,以剂量水平0重新引入neratinib。对于第1周期,患者将先以Neratinib导入,从第-7天开始,TDxD将在第1天给药。此后每个治疗周期将包括Neratinib每日口服给药,以21天为一个周期。

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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