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创建/更新时间

2026-10-24

资源简介

TORL-4-500 在晚期癌症患者中的首次人体Ⅰ期研究

该数据集对应一项在晚期癌症患者中开展的首次人体Ⅰ期临床研究，研究药物为 TORL-4-500。研究关注的适应症包括晚期实体瘤与肝细胞癌，旨在评估该药物在人体内的安全性、耐受性、药代动力学特征以及抗肿瘤活性。数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题标签涵盖晚期实体瘤与肝细胞癌，本站将其归入肿瘤 / 肝癌分类。作为一项首次人体研究，其记录对于了解 TORL-4-500 的早期临床开发定位具有参考价值，适合关注晚期实体瘤与肝癌创新疗法研发进展的研究者、临床团队及相关从业人员查阅。

【数据集背景】

该数据集所记录的研究是一项针对 TORL-4-500 的首次人体（First in Human）Ⅰ期研究，受试人群为晚期癌症患者。研究涉及的疾病条件包括晚期实体瘤与肝细胞癌。作为首次进入人体研究的候选药物，该研究处于临床开发的早期阶段，其核心目的是在人体中初步探索药物的安全性、耐受性、药代动力学与抗肿瘤活性。本站将该数据集归入肿瘤 / 肝癌分类，反映出其与肿瘤学尤其是肝癌方向的关联。

【数据内容】

数据集围绕 TORL-4-500 在晚期癌症患者中的Ⅰ期研究展开，覆盖的研究内容包括安全性、耐受性、药代动力学和抗肿瘤活性四个方面的评价。研究条件涵盖晚期实体瘤与肝细胞癌。根据源站描述，研究分为不同部分，其中第一部分（Part 1）将评估任何晚期或转移性实体瘤恶性肿瘤，并举例提及肾上腺皮质癌（ACC）。主题标签为晚期实体瘤与肝细胞癌。除上述内容外，数据集的具体字段结构、变量数量、记录条数等细节源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov，即美国临床试验注册平台。源站描述明确了研究条件为晚期实体瘤与肝细胞癌，并说明这是一项首次人体研究，用于评估 TORL-4-500 在晚期癌症患者中的安全性、耐受性、药代动力学和抗肿瘤活性。关于数据采集的具体时间范围、更新频率、采集方法等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于了解 TORL-4-500 这一候选药物在晚期癌症患者中首次人体Ⅰ期研究的登记信息，可用于关注晚期实体瘤与肝细胞癌早期临床研究进展的场景，也可作为肿瘤学领域研究者、临床医生和相关从业人员检索该研究基本情况的入口。关于更具体的分析用途或应用案例，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、格式说明、字段解释或分析建议等。

【质量与限制】

该数据集为临床研究登记信息，其内容以源站描述为准。由于是首次人体Ⅰ期研究，研究处于早期阶段，相关结论尚待研究完成后的结果披露。数据集中未包含研究结果数据、样本量、具体终点指标数值等信息，源站未提供这些内容。使用者应注意该数据集的登记性质，不宜将其视为研究结论或疗效证据。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06005740

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06005740

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: 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。

数据说明

适应症：晚期实体瘤、肝细胞癌。这项首次人体研究将评估TORL-4-500在晚期癌症患者中的安全性、耐受性、药代动力学和抗肿瘤活性。第1部分将评估任何晚期或转移性实体瘤恶性肿瘤，例如肾上腺皮质癌（ACC）。

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