评估ABBV-400静脉给药治疗成人晚期实体瘤不良事件与疾病活动变化的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估ABBV-400静脉给药治疗成人晚期实体瘤的临床试验信息,覆盖肝细胞癌、胰腺导管腺癌、胆道癌、食管鳞状细胞癌、三阴性乳腺癌、激素受体阳性/HER2阴性乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌及铂耐药高级别上皮性卵巢癌等适应症

基本信息
资源简介
评估ABBV-400静脉给药治疗成人晚期实体瘤不良事件与疾病活动变化的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估ABBV-400静脉给药治疗成人晚期实体瘤的临床试验信息,覆盖肝细胞癌、胰腺导管腺癌、胆道癌、食管鳞状细胞癌、三阴性乳腺癌、激素受体阳性/HER2阴性乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌及铂耐药高级别上皮性卵巢癌等适应症。研究按队列设计,队列1-8接受ABBV-400单药治疗,队列9联合强CYP3A3抑制剂ITZ,队列10方案源站描述未完整给出。数据可用于了解该研究的不良事件与疾病活动变化评估框架,并支持肿瘤适应症相关的分类整理(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:肝细胞癌、胰腺导管腺癌、胆道癌、食管鳞状细胞癌、三阴性乳腺癌、激素受体阳性/人表皮生长因子受体2阴性乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌、铂耐药高级别上皮性卵巢癌。癌症是身体特定部位细胞不受控制地生长和繁殖的一种疾病。本研究的目的是评估ABBV-400用于治疗晚期实体瘤成人参与者时的不良事件和疾病活动变化。ABBV-400是一种正在开发用于治疗晚期实体瘤的研究性药物。研究医生将参与者分入称为队列的组别。队列1-8单独接受ABBV-400(单药治疗),队列9接受ABBV-400联合强CYP3A3抑制剂(ITZ),队列10接受ABBV-4
【主题与分类】
主题标签:Hepatocellular Carcinoma、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Biliary Tract Cancers、Esophageal Squamous Cell Carcinoma、Triple Negative Breast Cancer、Head and Neck Squamous-Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06084481
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肝细胞癌、胰腺导管腺癌、胆道癌、食管鳞状细胞癌、三阴性乳腺癌、激素受体阳性/人表皮生长因子受体2阴性乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌、铂耐药高级别上皮性卵巢癌。癌症是一种身体特定部位的细胞不受控制地生长和繁殖的疾病。本研究的目的是评估ABBV-400用于治疗晚期实体瘤成人受试者时的不良事件和疾病活动变化。ABBV-400是一种正在开发用于治疗晚期实体瘤的研究性药物。研究医生将受试者分为称为队列的组别。队列1-8接受ABBV-400单药治疗,队列9接受ABBV-400联合强效CYP3A3抑制剂(ITZ)治疗,队列10接受ABBV-400联合贝伐珠单抗治疗。所有队列均随后进行安全性随访期。
约325名患有肝细胞癌(HCC)、胰腺导管腺癌(PDAC)、胆道癌(BTC)、食管鳞状细胞癌(ESCC)、三阴性乳腺癌(TNBC)、激素受体阳性/人表皮生长因子受体2阴性(HER2-)乳腺癌(激素受体阳性[HR+]/HER2-乳腺癌[BC])、头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)、铂耐药高级别上皮性卵巢癌(PROC)/原发性腹膜/输卵管癌或晚期实体瘤的成人受试者将在全球约54个研究中心入组本研究。在第1-8队列中,患有以下晚期实体瘤适应症的受试者:HCC、PDAC、BTC、ESCC、TNBC、HR+/HER2-BC、HNSCC和PROC/原发性腹膜/输卵管癌将接受静脉(IV)ABBV-400单药治疗;在第9队列中,受试者将接受IV ABBV-400和ITZ口服溶液;在第10队列中,受试者将接受IV ABBV-400和IV贝伐珠单抗,治疗期间及治疗期最长3年,另加最长2年的安全性随访期。
与参与者的标准治疗相比,本试验参与者的治疗负担可能更高。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




