AVZO-021晚期实体瘤患者研究

AVZO-021是选择性、强效CDK2抑制剂,参与细胞周期调控,用于晚期实体瘤,尤其HR+、HER2-晚期乳腺癌和CCNE1改变恶性肿瘤;涉及上皮性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌及三阴性乳腺癌

Avenzo Therapeutics, Inc.Avenzo Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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蛋白质Advanced Solid TumorHR+/HER2- Breast CancerHR+, HER2-, Advanced Breast CancerCCNE1 AmplificationEpithelial Ovarian CancerPrimary Peritoneal CancerFallopian Tube CancerEndometrial CancerTNBC - Triple-Negative Breast Cancer
Study of AVZO-021 in Patients With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

AVZO-021晚期实体瘤患者研究

AVZO-021是选择性、强效CDK2抑制剂,参与细胞周期调控,用于晚期实体瘤,尤其HR+、HER2-晚期乳腺癌和CCNE1改变恶性肿瘤;涉及上皮性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌及三阴性乳腺癌。1/2期首次人体、开放标签、非随机、多中心研究,1期剂量递增评估单药及联合治疗安全性、耐受性并确定2期推荐剂量;2期剂量扩展评估单药及联合治疗抗肿瘤活性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期实体瘤、HR+/HER2-乳腺癌、HR+、HER2-晚期乳腺癌、CCNE1扩增、上皮性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌。AVZO-021是一种正在开发的化合物,用于治疗晚期实体瘤患者,特别是HR+/HER2-乳腺癌和细胞周期蛋白E1(CCNE1)改变的恶性肿瘤。AVZO-021是一种选择性且强效的细胞周期蛋白依赖性激酶2(CDK2)抑制剂,在细胞周期调控中发挥重要作用。这是一项AVZO-021的1/2期首次人体、开放标签、非随机、多中心研究。1期是剂量递增阶段,旨在评估AVZO-021的安全性和耐受性,并确定其作为单药治疗和联合治疗时的推荐2期剂量(RP2D)。2期是剂量扩展阶段,将评估AVZO-021作为单药治疗和联合治疗的抗肿瘤活性。

【主题与分类】

主题标签:Advanced Solid Tumor、HR+/HER2- Breast Cancer、HR+, HER2-, Advanced Breast Cancer、CCNE1 Amplification、Epithelial Ovarian Cancer、Primary Peritoneal Cancer、Fallopian Tube Cancer、Endometrial Cancer、TNBC - Triple-Negative Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05867251

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数据说明

疾病:晚期实体瘤、HR+/HER2-乳腺癌、HR+、HER2-晚期乳腺癌、CCNE1扩增、上皮性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌。AVZO-021是一种正在开发的化合物,用于治疗晚期实体瘤患者,特别是HR+/HER2-乳腺癌和细胞周期蛋白E1(CCNE1)改变的恶性肿瘤。AVZO-021是一种选择性且强效的细胞周期蛋白依赖性激酶2(CDK2)抑制剂,在细胞周期调控中发挥重要作用。这是一项AVZO-021的1/2期首次人体、开放标签、非随机、多中心研究。1期是剂量递增阶段,旨在评估AVZO-021的安全性和耐受性,并确定其作为单药治疗和联合治疗时的推荐2期剂量(RP2D)。2期是剂量扩展阶段,将评估AVZO-021作为单药治疗和联合治疗的抗肿瘤活性。

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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