AZD9574 单药及联合抗癌药物治疗晚期实体恶性肿瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 AZD9574 单药及联合抗癌药物治疗晚期实体恶性肿瘤的模块化 I/IIa 期、多中心、多部分、开放标签、剂量递增与剂量扩展研究

基本信息
资源简介
AZD9574 单药及联合抗癌药物治疗晚期实体恶性肿瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 AZD9574 单药及联合抗癌药物治疗晚期实体恶性肿瘤的模块化 I/IIa 期、多中心、多部分、开放标签、剂量递增与剂量扩展研究。研究计划入组约 695 名受试者,包含核心方案及多个独立模块,分别评估安全性与耐受性。模块 1 为 AZD9574 单药治疗,包括 235 名受试者,其中 Part A 为剂量递增队列,纳入经研究者判断适合接受 PARPi 治疗的晚期或复发性卵巢癌、乳腺癌、胰腺癌或前列腺癌受试者;Part B 为剂量扩展队列,最多设 3 个队列,每队 30 人,Cohort B1 纳入晚期或复发性 HER2 相关受试者(来源 clinicaltrials.。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:晚期实体恶性肿瘤。这是一项模块化 I/IIa 期、多中心、多部分、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究。约 695 名受试者将入组并分配至研究治疗。本研究由各个独立模块组成,每个模块评估安全性和耐受性。 核心方案包含适用于所有模块的信息。 模块 1(AZD9574 单药治疗):该模块将纳入 235 名受试者: Part A(剂量递增队列)将纳入经研究者判断适合接受 Poly ADP-Ribose Polymerase (PARPi) 治疗的晚期/复发性卵巢癌、乳腺癌、胰腺癌或前列腺癌受试者。 Part B(剂量扩展队列):该模块将包括最多 3 个扩展队列,每个队列 30 名受试者:* Cohort B1 将纳入晚期/复发性 Human Epidermal Growth Factor Receptor 2
【主题与分类】
主题标签:Advanced Solid Malignancies。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05417594
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:晚期实体恶性肿瘤。这是一项模块化I/IIa期、多中心、多部分、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究。约695名受试者将入组并分配至研究治疗。本研究由多个独立模块组成,每个模块评估安全性和耐受性。* 核心方案包含适用于所有模块的信息。* 模块1(AZD9574单药治疗):该模块将纳入235名受试者:* A部分(剂量递增队列)将纳入经研究者判断适合接受聚ADP核糖聚合酶抑制剂(PARPi)治疗的晚期/复发性卵巢癌、乳腺癌、胰腺癌或前列腺癌受试者。* B部分(剂量扩展队列):该模块将包括最多3个扩展队列,每个队列30名受试者:* 队列B1将纳入晚期/复发性人表皮生长因子受体2(HER2)阴性乳腺癌受试者,且携带乳腺癌基因(BRCA)突变(BRCA1m和BRCA2m)、BRCA2基因伴侣和定位因子(PALB2)突变(PALB2m)、RAD51Cm或RAD51Dm,基线磁共振成像(MRI)扫描无未经治疗的脑转移证据。
- 队列B2将纳入患有晚期/复发性HER2阴性乳腺癌的参与者,这些参与者携带BRCA1m、BRCA2m、PALB2m、RAD51Cm或RAD51Dm突变,其脑转移灶未经治疗或已经治疗且无需立即局部治疗。* 每个队列中,为进行食物效应和酸还原剂(ARA)研究,可能需要最多20名参与者以获得12名可评估参与者。• 模块2(AZD9574联合替莫唑胺(TMZ):本模块将纳入75名参与者,最多治疗12个周期。* A部分(剂量递增队列)将纳入异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变型胶质瘤参与者。• 模块3(PET子研究:AZD9574单药治疗[第1组和第3组],AZD9574联合TMZ治疗(第2组)。本模块将纳入12名参与者,仅适用于瑞典。* 第1组(AZD9574单药
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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