Pevonedistat 用于血液肿瘤或实体瘤伴肾或肝功能损害的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 pevonedistat 的临床研究,受试者为伴严重肾功能损害或轻中度肝功能损害的高危骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、急性髓系白血病或晚期实体瘤患者

基本信息
资源简介
Pevonedistat 用于血液肿瘤或实体瘤伴肾或肝功能损害的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 pevonedistat 的临床研究,受试者为伴严重肾功能损害或轻中度肝功能损害的高危骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、急性髓系白血病或晚期实体瘤患者。研究将表征 pevonedistat 的药代动力学,评估其安全性,并确定其与 azacitidine、多西他赛或多西他赛联合卡铂、或紫杉醇联合卡铂联合用药时的剂量。计划入组约 42 名受试者,按肾功能和肝功能分配至四个治疗组之一。数据可用于药代动力学、安全性和剂量探索分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、急性髓系白血病、肾功能不全、肝病、肿瘤。本研究测试的药物称为 pevonedistat。该研究将在伴有严重肾功能损害或轻中度肝功能损害的高危骨髓增生异常综合征(HRMDS)、骨髓增生异常综合征(MDS)、慢性粒单核细胞白血病(CMML)、急性髓系白血病(AML)或晚期实体瘤受试者中,表征 pevonedistat 的药代动力学(PK),评估其安全性,并确定 pevonedistat 与 azacitidine、多西他赛或多西他赛联合卡铂、或紫杉醇联合卡铂联合用药时的剂量。该研究将入组约 42 名受试者。患有实体瘤或血液系统恶性肿瘤的受试者将根据其肾功能和肝功能被分配至四个治疗组之一:* 对照组(
【主题与分类】
主题标签:Myelodysplastic Syndromes、Leukemia, Myelomonocytic, Chronic、Leukemia, Myeloid, Acute、Renal Insufficiency、Liver Disease、Neoplasms。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03814005
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、急性髓系白血病、肾功能不全、肝病、肿瘤。本研究正在测试的药物称为pevonedistat。该研究将表征pevonedistat的药代动力学特征,评估其安全性,并确定pevonedistat与阿扎胞苷、多西他赛或紫杉醇联合卡铂联合用药的剂量,受试者患有较高危骨髓增生异常综合征(HRMDS)、骨髓增生异常综合征(MDS)、慢性粒单核细胞白血病(CMML)、急性髓系白血病(AML)或晚期实体瘤,且同时伴有严重肾功能损害或轻度或中度肝功能损害。该研究将入组约42名受试者。患有实体瘤或血液系统恶性肿瘤的受试者将根据其肾功能和肝功能被分配至四个治疗组之一:* 对照组(肾功能和肝功能正常)* 肾功能损害组(严重肾功能损害)* 轻度肝功能损害组(轻度肝功能损害)* 中度肝功能损害组(中度肝功能损害)该研究将分为2部分进行:A部分和B部分。A部分将包括单次给予pevonedistat。
Part A中符合条件并选择在Part B继续治疗的受试者,将在Part B接受pevonedistat联合标准治疗(SOC)药物(阿扎胞苷、多西他赛或紫杉醇加卡铂)治疗。pevonedistat和SOC药物的受试者内剂量递增将基于Part B第1周期的安全性数据,具体如下:* 在肾功能损害组(重度肾功能损害)中,基于Part B第1周期的安全性数据,pevonedistat可在Part B第2周期及后续周期的第1、3、5天增至15 mg/m^2,最大剂量为25 mg/m^2。如果较低剂量耐受良好,受试者可能有资格在第2周期或之后进行受试者内剂量递增至紫杉醇175 mg/m^2。如果Part B第1周期AUC4治疗安全且可耐受,将允许卡铂受试者内剂量递增至AUC5。* 在轻度肝功能损害组(轻度肝功能损害)中,pevone的起始剂量
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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