CHK1抑制剂BBI-355与RNR抑制剂BBI-825在致癌基因扩增肿瘤受试者中的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于CHK1抑制剂BBI-355(ecDNA导向疗法ecDTx)与RNR抑制剂BBI-825在携带致癌基因扩增的肿瘤受试者中开展的研究

Boundless Bio, Inc.Boundless Bio, Inc.
clinicaltrials
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基因组Triple Negative Breast Cancer (TNBC)High Grade Serous Ovarian CarcinomaHigh Grade Endometrial CarcinomaAnogenital CancerHead and Neck (HNSCC)Cutaneous Squamous Cell Carcinoma (CSCC)Cervical Squamous Cell CarcinomaER+ Breast CancerLeiomyosarcoma (LMS)Pancreatic Cancer MetastaticSmall Cell Lung Cancer
Study of the CHK1 Inhibitor BBI-355, an ecDNA-directed Therapy (ecDTx), and the RNR Inhibitor BBI-825, in Subjects With Tumors With Oncogene Amplifications

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

CHK1抑制剂BBI-355与RNR抑制剂BBI-825在致癌基因扩增肿瘤受试者中的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于CHK1抑制剂BBI-355(ecDNA导向疗法ecDTx)与RNR抑制剂BBI-825在携带致癌基因扩增的肿瘤受试者中开展的研究。覆盖三阴性乳腺癌、高级别浆液性卵巢癌、高级别子宫内膜癌、肛门生殖器癌、头颈鳞癌、皮肤鳞癌、宫颈鳞癌及ER+乳腺癌等瘤种,受试者为局部晚期或转移性不可切除实体瘤且标准治疗失败或无可用标准治疗。数据可用于肿瘤治疗研究、受试者特征分析及相关临床研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:三阴性乳腺癌(TNBC)、高级别浆液性卵巢癌、高级别子宫内膜癌、肛门生殖器癌、头颈癌(HNSCC)、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)、宫颈鳞状细胞癌、ER+乳腺癌。BBI-355和BBI-825以多种给药方案口服给予携带致癌基因扩增的局部晚期或转移性不可切除实体瘤受试者,这些受试者的疾病已在所有标准治疗后进展,或不存在进一步的标准或临床可接受的治疗。

【主题与分类】

主题标签:Triple Negative Breast Cancer (TNBC)、High Grade Serous Ovarian Carcinoma、High Grade Endometrial Carcinoma、Anogenital Cancer、Head and Neck (HNSCC)、Cutaneous Squamous Cell Carcinoma (CSCC)、Cervical Squamous Cell Carcinoma、ER+ Breast Cancer、Leiomyosarcoma (LMS)、Pancreatic Cancer Metastatic。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05827614

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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:三阴性乳腺癌(TNBC)、高级别浆液性卵巢癌、高级别子宫内膜癌、肛门生殖器癌、头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)、宫颈鳞状细胞癌、ER+乳腺癌。BBI-355和BBI-825以多种给药方案口服给予携带癌基因扩增的局部晚期或转移性不可切除实体瘤受试者,这些受试者的疾病已在所有标准治疗后进展,或已无进一步标准或临床可接受的治疗方案。

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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