单克隆抗体治疗晚期癌症患者的临床试验数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期癌症患者的单克隆抗体治疗临床试验。覆盖慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变及未指明成人实体瘤

University of ArizonaUniversity of Arizona
clinicaltrials
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蛋白质预测Chronic Myeloproliferative DisordersLeukemiaLymphomaMyelodysplastic SyndromesPrecancerous/Nonmalignant Condition
Monoclonal Antibody Therapy in Treating Patients With Advanced Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

单克隆抗体治疗晚期癌症患者的临床试验数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期癌症患者的单克隆抗体治疗临床试验。覆盖慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变及未指明成人实体瘤。研究为剂量递增设计,评估抗转铁蛋白受体抗体 A27.15 与 E2-3 联合输注的毒性及药代动力学,可用于治疗安全性、剂量反应和药代特征的分析与预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变、未指明成人实体瘤、方案特定。目的:I. 确定抗转铁蛋白受体抗体 4 小时输注相关的毒性,其中一种抗体在第二种抗体输注开始前单独给药 1 小时。II. 确定单克隆抗体 E2.3 和 A27.15 的药代动力学。大纲:这是一项剂量递增研究。患者接受抗转铁蛋白抗体 A27.15 静脉输注 4 小时。在 A27.15 输注开始后 1 小时,通过静脉旁路加入抗体 E2-3 输注。在无抗小鼠抗体和毒性效应的情况下,达到微小缓解、部分缓解或完全缓解的患者每 4 周继续治疗一次。治疗

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myeloproliferative Disorders、Leukemia、Lymphoma、Myelodysplastic Syndromes、Precancerous/Nonmalignant Condition。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003082

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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

疾病类型:慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变、未明确的成人实体瘤、方案特定。

研究目的:I. 确定抗转铁蛋白受体抗体4小时输注相关毒性,其中一种抗体在第二种抗体输注开始前单独给药1小时。II. 确定单克隆抗体E2.3和A27.15的药代动力学。

研究设计概要:这是一项剂量递增研究。患者接受抗转铁蛋白抗体A27.15静脉输注,持续4小时。A27.15输注开始后1小时,通过静脉旁路追加输注抗体E2-3。在无抗鼠抗体及毒性反应的情况下,达到微小缓解、部分缓解或完全缓解的患者每4周继续治疗一次。疾病稳定或进展的患者停止治疗。若前3例患者未出现剂量限制性毒性,后续每组6例患者按相同给药方案接受递增剂量的抗转铁蛋白抗体E2.3和A27.15。

如果在某一剂量水平下,6名患者中有2名出现剂量限制性毒性,则停止剂量递增,并将下一个较低剂量宣布为MTD。患者随访3周。预计入组:本研究将在2年内入组18-27名患者。

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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