Trebananib联合Temsirolimus治疗转移性或不可手术切除实体瘤患者
覆盖成人实体瘤、肺类癌、复发性消化系统神经内分泌瘤G1、复发性肾细胞癌、复发性子宫体肉瘤及III期肾细胞癌、IIIB/IIIC期子宫肉瘤等
基本信息
资源简介
Trebananib联合Temsirolimus治疗转移性或不可手术切除实体瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦Trebananib（AMG 386）联合Temsirolimus治疗转移性或不可手术切除的晚期实体瘤。覆盖成人实体瘤、肺类癌、复发性消化系统神经内分泌瘤G1、复发性肾细胞癌、复发性子宫体肉瘤及III期肾细胞癌、IIIB/IIIC期子宫肉瘤等。主要目标为确定联合方案的II期推荐剂量（RP2D）与安全性，次要目标包括评估药效动力学标志物及在晚期子宫内膜癌、肾细胞癌或类癌中的初步抗肿瘤活性。可用于剂量探索、安全性预测及疗效相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：成人实体瘤、肺类癌、复发性消化系统神经内分泌瘤G1、复发性肾细胞癌、复发性子宫体肉瘤、III期肾细胞癌、IIIB期子宫肉瘤、IIIC期子宫肉瘤。主要目标：I. 确定AMG 386（trebananib）联合temsirolimus在晚期实体瘤患者中的II期推荐剂量（RP2D）和安全性特征。次要目标：I. 评估两药联合给药时的药效动力学（PD）效应，旨在识别需要在未来试验中进一步探索和验证的潜在预测性和PD标志物。II. 探索两药在RP2D剂量下对晚期子宫内膜癌、肾细胞癌或类癌患者的初步抗肿瘤活性。大纲：这是一项剂量递增
【主题与分类】
主题标签：Adult Solid Neoplasm、Lung Carcinoid Tumor、Recurrent Renal Cell Carcinoma、Recurrent Uterine Corpus Sarcoma、Stage III Renal Cell Cancer、Stage IIIB Uterine Sarcoma、Stage IIIC Uterine Sarcoma、Stage IV Renal Cell Cancer、Stage IVA Uterine Sarcoma、Stage IVB Uterine Sarcoma。本站分类：肿瘤/肾癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01548482
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01548482
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症：成人实体瘤、肺类癌、复发性消化系统神经内分泌肿瘤G1、复发性肾细胞癌、复发性子宫体肉瘤、III期肾细胞癌、IIIB期子宫肉瘤、IIIC期子宫肉瘤。主要目标：I. 确定AMG 386（trebananib）与temsirolimus联合应用于晚期实体瘤患者时的推荐II期剂量（RP2D）及安全性特征。次要目标：I. 评估两药联合给药时的药效动力学（PD）效应，旨在识别需要在未来试验中进一步探索和验证的潜在预测性和PD标志物。II. 探索两药在RP2D下对晚期子宫内膜癌、肾细胞癌或类癌患者给药的初步抗肿瘤活性。大纲：这是一项trebananib的剂量递增研究。患者在第1、8、15和22天接受trebananib静脉注射（IV）60分钟以上，以及temsirolimus静脉注射30-60分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每28天重复一个疗程。
研究治疗完成后，对患者进行为期30天的随访。
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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