AU409治疗晚期原发性肝癌或伴肝转移的实体瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RNA转录调节剂AU-409(AU409)治疗晚期原发性肝癌或伴肝转移的实体瘤

University of Southern CaliforniaUniversity of Southern California
clinicaltrials
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医学影像预测Advanced CholangiocarcinomaAdvanced Hepatocellular CarcinomaAdvanced Malignant Solid NeoplasmRefractory Malignant Solid Neoplasm
AU409 for the Treatment of Advanced Primary Liver Cancers or Solid Tumor With Liver Metastatic Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

AU409治疗晚期原发性肝癌或伴肝转移的实体瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RNA转录调节剂AU-409(AU409)治疗晚期原发性肝癌或伴肝转移的实体瘤。覆盖晚期胆管癌、晚期肝细胞癌、晚期恶性实体瘤、肝转移性恶性肿瘤、难治性恶性实体瘤及III/IV期肝细胞癌。主要目标为确定最大耐受剂量与推荐II期剂量,并按CTCAE v5.0评估安全性;次要目标包括用RECIST 1.1初步评估抗肿瘤活性及确定药代动力学。可用于剂量探索、安全性监测与疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期胆管癌、晚期肝细胞癌、晚期恶性实体肿瘤、肝转移性恶性肿瘤、难治性恶性实体肿瘤、III期肝细胞癌AJCC v8、IV期肝细胞癌AJCC v8。主要目标:I. 确定RNA转录调节剂AU-409(AU409)的最大耐受剂量(MTD)和推荐的II期剂量(RP2D)。II. 通过根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版标准评估毒性,来描述AU409的安全性和耐受性。次要目标:I. 通过使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1标准的客观影像学反应,获得AU409抗肿瘤活性的初步评估。II. 确定AU409在晚期实体瘤患者中的药代动力学。探索性O

【主题与分类】

主题标签:Advanced Cholangiocarcinoma、Advanced Hepatocellular Carcinoma、Advanced Malignant Solid Neoplasm、Refractory Malignant Solid Neoplasm。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05791448

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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:晚期胆管癌、晚期肝细胞癌、晚期恶性实体肿瘤、肝脏转移性恶性肿瘤、难治性恶性实体肿瘤、AJCC第8版III期肝细胞癌、AJCC第8版IV期肝细胞癌。主要目标:I. 确定RNA转录调节剂AU-409(AU409)的最大耐受剂量(MTD)及推荐的II期剂量(RP2D)。II. 通过根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版标准评估毒性,来描述AU409的安全性和耐受性。次要目标:I. 通过使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1版标准的客观放射学反应,对AU409的抗肿瘤活性进行初步评估。II. 确定AU409在晚期实体瘤患者中的药代动力学。探索性目标:I. 评估接受AU409剂量水平4(300 mg)及以上治疗的部分患者肝活检样本中肿瘤组织的AU409浓度。II.

评估治疗前后肝脏活检样本中具有TATA盒启动子区域的基因表达。概要:这是一项剂量递增研究。患者在研究中口服(PO)AU409。患者在整个试验期间还需接受计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)以及血液样本采集。

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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