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

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clinicaltrials
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其他分类Hepatocellular Carcinoma
A Study to Assess the Dose, Adverse Events, and Change in Disease Activity of Livmoniplimab as an Intravenous (IV) Solution in Combination With Budigalimab as an IV Solution in Adult Participants With Hepatocellular Carcinoma (HCC)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

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

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    • 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: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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