评估Saruparib药物相互作用潜力与相对生物利用度的模块化临床药理学研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为晚期实体恶性肿瘤,属于肿瘤/癌症(总论)分类。可用于药物相互作用与生物利用度相关研究(来源 clinicaltrials.gov)

基本信息
资源简介
评估Saruparib药物相互作用潜力与相对生物利用度的模块化临床药理学研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为晚期实体恶性肿瘤,属于肿瘤/癌症(总论)分类。研究为模块化临床药理学试验:模块1为Phase I开放标签研究,评估saruparib对digoxin(P-gp)、furosemide(OAT1/3)、metformin hydrochloride(OCT2/MATE1/2K)和rosuvastatin(OATP1B1/3)药代动力学的影响;模块2为Phase I开放标签、4治疗期、多中心、相对生物利用度、PPI效应、随机交叉研究,评估直接压片工艺生产的saruparib片剂。可用于药物相互作用与生物利用度相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Advanced Solid Malignancies。研究模块1是一项Phase I、开放标签研究,旨在评估saruparib对晚期实体恶性肿瘤受试者中底物digoxin(P-gp)、furosemide(OAT1/3)、metformin hydrochloride(OCT2/MATE1/2K)和rosuvastatin(OATP1B1/3)PK的影响。研究模块2是一项Phase I、开放标签、4治疗期、多中心、相对生物利用度、PPI效应、随机交叉研究,研究对象为采用直接压片(DC)工艺生产的saruparib片剂,受试者为晚期实体恶性肿瘤患者。研究模块1将包括: 第1天前28天的筛选期。 第1期:第1天单次给予底物混合物(digoxin、furosemide、metformin hydrochloride和rosuvastatin)。 第1期与第2期之间1至3天的洗脱期。 第2期:连续给药sarupar
【主题与分类】
主题标签:Advanced Solid Malignancies。本站分类:肿瘤/癌症(总论)。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06899061
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:晚期实体恶性肿瘤。本研究模块1是一项I期、开放标签研究,旨在评估saruparib对晚期实体恶性肿瘤受试者中底物地高辛(P-gp)、呋塞米(OAT1/3)、盐酸二甲双胍(OCT2/MATE1/2K)和瑞舒伐他汀(OATP1B1/3)药代动力学(PK)的影响。本研究模块2是一项I期、开放标签、4个治疗期、多中心、相对生物利用度、PPI效应、随机、交叉研究,研究对象为采用直接压片(DC)工艺生产的saruparib片剂,受试者为晚期实体恶性肿瘤患者。本研究模块1将包括:* 第1天前28天的筛选期。* 第1期:第1天单次给予底物混合物(地高辛、呋塞米、盐酸二甲双胍和瑞舒伐他汀)。* 第1期与第2期之间1至3天的洗脱期。* 第2期:从第1天至第9天连续给予saruparib。第5天saruparib将与底物混合物联合给药。* 第3期:每日给予一剂saruparib,最多3个周期,每周期28天。* 研究结束访视,于第3期末次给药后最多3天进行。
研究第2模块将包括:* 第1天前28天的筛选期。* 第1阶段和第2阶段:单次给予滚压干法制粒或直接压片的saruparib。* 第3阶段:从第1天至第3天,每日两次雷贝拉唑。第4天,给予一剂雷贝拉唑,随后给予直接压片的saruparib。* 第1阶段与第3阶段之间,以及第2阶段与第3阶段之间,至少3天的洗脱期。* 第4阶段:单次给予滚压干法制粒的saruparib,最多3个周期。* 第4阶段末次给药后最多3天的研究结束访视。
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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