阿培利司联合依维莫司或阿培利司联合依维莫司和依西美坦治疗晚期乳腺癌、肾细胞癌和胰腺肿瘤患者的安全性和有效性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项Ib期、开放标签、多中心、剂量探索研究,覆盖转移性和/或复发性实体瘤患者,包括肾细胞癌(RCC)、胰腺神经内分泌肿瘤(pNET)以及既往接受过mTOR抑制剂治疗的晚期实体瘤患者,并纳入HR阳性HER2阴性晚期乳腺癌的绝经后女性

基本信息
资源简介
阿培利司联合依维莫司或阿培利司联合依维莫司和依西美坦治疗晚期乳腺癌、肾细胞癌和胰腺肿瘤患者的安全性和有效性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项Ib期、开放标签、多中心、剂量探索研究,覆盖转移性和/或复发性实体瘤患者,包括肾细胞癌(RCC)、胰腺神经内分泌肿瘤(pNET)以及既往接受过mTOR抑制剂治疗的晚期实体瘤患者,并纳入HR阳性HER2阴性晚期乳腺癌的绝经后女性。研究主要目的是确定alpelisib联合everolimus、以及alpelisib联合everolimus和exemestane的最大耐受剂量/推荐扩展剂量(MTD/RDE),并描述安全性、初步疗效及alpelisib-everolimus相互作用程度。数据可用于肿瘤治疗联合用药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):疾病:肿瘤、乳腺肿瘤、肾肿瘤、胰腺神经内分泌肿瘤(pNETs)。本研究的主要目的是确定alpelisib联合everolimus、以及alpelisib联合everolimus和exemestane的最大耐受剂量/推荐扩展剂量(MTD/RDE),并额外描述安全性、初步疗效以及alpelisib-everolimus相互作用程度。该研究在转移性和/或复发性实体瘤患者中进行,包括肾细胞癌(RCC)、胰腺神经内分泌肿瘤(pNET)以及既往接受过mTOR抑制剂治疗的晚期实体瘤患者,以评估everolimus和alpelisib;并在HR阳性HER2阴性晚期乳腺癌的绝经后女性中评估everolimus、alpelisib和exemestane。这是一项Ib期、开放标签、多中心、剂量探
【主题与分类】
主题标签:Neoplasms、Breast Neoplasms、Kidney Neoplasms。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02077933
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:肿瘤、乳腺肿瘤、肾肿瘤、胰腺神经内分泌肿瘤(pNETs)。本研究的主要目的是确定alpelisib联合everolimus以及alpelisib联合everolimus和exemestane的最大耐受剂量/推荐扩展剂量(MTD/RDE),并描述安全性、初步疗效以及alpelisib-everolimus相互作用的程度。本研究在转移性和/或复发性实体瘤患者中开展,包括肾细胞癌(RCC)、胰腺神经内分泌肿瘤(pNET)以及既往接受过mTOR抑制剂治疗的晚期实体瘤患者,以评估everolimus和alpelisib;并在HR阳性HER2阴性晚期乳腺癌绝经后女性中评估everolimus、alpelisib和exemestane。这是一项Ib期、开放标签、多中心、剂量探索研究。alpelisib的初始剂量水平为300 mg每日一次(qd),everolimus初始给药剂量为2.5 mg每日一次。
剂量探索研究(递增期)之后是扩展期,在选定受试者人群中评估了双药方案(阿培利司和依维莫司)以及三药方案(阿培利司、依维莫司和依西美坦)的安全性和初步疗效。阿培利司、依维莫司和依西美坦采用连续给药方案每日口服一次,按固定剂量给药,而非按体重或体表面积给药,从28天周期的第1天开始。在双药递增期,阿培利司以300 mg或250 mg与2.5 mg依维莫司联合给药。在三药递增期,阿培利司以200 mg与2.5 mg依维莫司和25 mg依西美坦联合给药。在双药扩展期,阿培利司以250 mg与2.5 mg依维莫司联合给药。在乳腺癌扩展期,阿培利司以200 mg与2.5 mg依维莫司和25 mg依西美坦联合给药,或阿培利司以250 mg与25 mg依西美坦联合给药。无固定治疗
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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