Livmoniplimab联合Budigalimab治疗成人肝细胞癌的剂量、不良事件与疾病活动度变化研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人肝细胞癌(HCC)的临床试验,评估livmoniplimab联合budigalimab的优化剂量、不良事件与疗效

基本信息
资源简介
Livmoniplimab联合Budigalimab治疗成人肝细胞癌的剂量、不良事件与疾病活动度变化研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人肝细胞癌(HCC)的临床试验,评估livmoniplimab联合budigalimab的优化剂量、不良事件与疗效。研究分两阶段:第一阶段设3个治疗臂,按1:1:1随机分配至livmoniplimab(不同剂量)联合budigalimab、atezolizumab联合bevacizumab或tremelimumab联合durvalumab;第二阶段设2个治疗臂。数据可用于肝癌治疗方案的剂量探索、安全性监测与疗效比较等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:肝细胞癌。肝细胞癌(HCC)是全球常见癌症,也是癌症相关死亡的主要原因之一。大多数参与者首次就诊时已为晚期不可切除或转移性疾病。本研究旨在评估livmoniplimab联合budigalimab的优化剂量、不良事件和疗效。Livmoniplimab是一种正在开发用于治疗HCC的研究性药物。本研究分为2个阶段。第1阶段有3个治疗臂,参与者将按1:1:1比例随机分配。参与者将接受livmoniplimab(不同剂量)联合budigalimab(另一种研究性药物)、atezolizumab联合bevacizumab,或tremelimumab联合durvalumab。第2阶段有2个治疗臂,参与者将被随机分配
【主题与分类】
主题标签:Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06109272
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06109272
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:肝细胞癌。肝细胞癌(HCC)是全球常见的癌症,也是癌症相关死亡的主要原因之一。大多数参与者在首次就诊时已为晚期不可切除或转移性疾病。本研究的目的是评估livmoniplimab联合budigalimab的优化剂量、不良事件及疗效。Livmoniplimab是一种正在开发用于治疗HCC的研究性药物。本研究分为2个阶段。第1阶段设有3个治疗组,参与者将按1:1:1的比例随机分配。参与者将接受livmoniplimab(不同剂量)联合budigalimab(另一种研究性药物)、阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗,或替西木单抗联合度伐利尤单抗治疗。第2阶段设有2个治疗组,参与者将按1:1的比例随机分配。参与者将接受livmoniplimab(优化剂量)联合budigalimab,或替西木单抗联合度伐利尤单抗治疗。本研究预计在全球185个研究中心纳入约660名成人参与者。
第1阶段:在第1组中,受试者将每3周接受一次静脉(IV)输注的livmoniplimab(剂量1)联合IV输注的budigalimab。在第2组中,受试者将每3周接受一次IV输注的livmoniplimab(剂量2)联合IV输注的budigalimab。在第3组(对照组)中,受试者将接受研究者的选择:每3周IV输注阿替利珠单抗联合IV输注贝伐珠单抗,或每4周单次IV输注替西木单抗联合IV输注度伐利尤单抗。第2阶段:在第1组中,受试者将每3周接受一次IV输注的livmoniplimab(优化剂量)联合IV输注的budigalimab。在第2组(对照组)中,受试者将每4周接受一次单次IV输注替西木单抗联合IV输注度伐利尤单抗。所有受试者将继续接受治疗,直至疾病进展或符合停药标准,以先发生者为准
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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