AMXT 1501与DFMO联合标准疗法治疗晚期实体瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项多中心、开放标签的1b/2期临床试验,评估口服AMXT 1501与口服DFMO联合标准疗法在既往治疗后进展的晚期实体瘤患者中的效果

Aminex Therapeutics, Inc.Aminex Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他Melanoma (Skin Cancer)
Study of AMXT 1501 and DFMO in Combination With Standard Therapies in Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

AMXT 1501与DFMO联合标准疗法治疗晚期实体瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项多中心、开放标签的1b/2期临床试验,评估口服AMXT 1501与口服DFMO联合标准疗法在既往治疗后进展的晚期实体瘤患者中的效果。覆盖黑色素瘤和HER2-low激素受体阳性乳腺癌,涉及ER+/HER2-乳腺癌队列使用AMXT 1501+DFMO联合氟维司群和capivasertib。可用于了解双多胺阻断策略的临床试验设计与肿瘤治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:黑色素瘤(皮肤癌)、HER2-low激素受体阳性乳腺癌。这是一项多中心、开放标签的1b/2期临床试验,评估口服AMXT 1501与口服DFMO联合标准治疗(SOC)在既往治疗后进展的晚期实体瘤患者中的疗效。AMXT 1501是一种多胺转运抑制剂,DFMO是一种多胺生物合成抑制剂。两者联合旨在减少肿瘤多胺,并可能改善肿瘤对标准癌症治疗的反应。临床前和早期临床研究表明,双重多胺阻断可能减少肿瘤生长并逆转肿瘤诱导的免疫抑制。队列1:ER+/HER2-乳腺癌患者接受AMXT 1501+DFMO联合:氟维司群500 mg IM、capivasertib 400 mg PO BID(用药4天,停药3天)。队列2:不可切除或转移性皮肤

【主题与分类】

主题标签:Melanoma (Skin Cancer)。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07287917

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    • 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:黑色素瘤(皮肤癌)、HER2低表达激素受体阳性乳腺癌。这是一项多中心、开放标签的1b/2期临床试验,评估口服AMXT 1501与口服DFMO联合标准治疗(SOC)方案在既往治疗后进展的晚期实体瘤患者中的疗效。AMXT 1501是一种多胺转运抑制剂,DFMO是一种多胺生物合成抑制剂。两者联合旨在减少肿瘤多胺,并可能改善肿瘤对标准癌症治疗的反应。临床前及早期临床研究表明,双重多胺阻断可能抑制肿瘤生长并逆转肿瘤诱导的免疫抑制。队列1:ER+/HER2-乳腺癌患者接受AMXT 1501 + DFMO联合以下治疗:氟维司群500 mg肌内注射;卡匹伐替尼400 mg口服,每日两次(用药4天,停药3天)。队列2:不可切除或转移性皮肤黑色素瘤患者接受AMXT 1501 + DFMO联合以下治疗:帕博利珠单抗200 mg静脉注射,每3周一次。1b期(安全性导入期)主要目标是评估安全性、耐受性、剂量限制性毒性(DLTs),并确定推荐的2期剂量(RP2D)。

采用标准的3+3剂量递增设计。第2阶段(剂量扩展)研究通过以下指标评估联合方案的疗效:客观缓解率(ORR)、缓解持续时间(DOR)、疾病控制率(DCR)、无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)。还将进行药代动力学、药效动力学和生物标志物分析(包括肿瘤活检)。两个队列预计将入组最多约92名患者。

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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