压力驱动递送SD-101联合检查点阻断治疗原发性肝肿瘤

研究设计为所有患者接受2个周期SD-101治疗,每周期含3次连续每周输注,周期1与2间隔一个月。确定推荐MTD或最佳剂量及可耐受CPI方案后

TriSalus Life Sciences, Inc.TriSalus Life Sciences, Inc.
clinicaltrials
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其他Hepatocellular CarcinomaIntrahepatic Cholangiocarcinoma
Pressure Enabled Delivery of SD-101 With Checkpoint Blockade for Primary Liver Tumors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

压力驱动递送SD-101联合检查点阻断治疗原发性肝肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦原发性肝肿瘤,涵盖Hepatocellular Carcinoma与Intrahepatic Cholangiocarcinoma两类患者。研究设计为所有患者接受2个周期SD-101治疗,每周期含3次连续每周输注,周期1与2间隔一个月。SD-101设剂量递增,分三组:单药(Cohort A)、联合pembrolizumab(Cohort B)、联合ipilimumab与nivolumab(Cohort C)。Cohort B从MABEL(2mg SD-101)起始,Cohort C从Cohort B的MTD或最佳剂量低一个剂量水平起始。确定推荐MTD或最佳剂量及可耐受CPI方案后。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Hepatocellular Carcinoma、Intrahepatic Cholangiocarcinoma。所有患者将接受2个周期的SD-101。每个周期由3次连续每周输注组成,周期1和周期2间隔一个月。递增剂量的SD-101将单独给药(Cohort A)、与pembrolizumab联合给药(Cohort B),以及与ipilimumab和nivolumab联合给药(Cohort C)。Cohort B将从最小预期生物效应水平(MABEL(2mg SD-101))开始给药。Cohort C将从Cohort B的MTD或最佳剂量低一个剂量水平开始,以在将CPI加入SD-101时优化安全性。在确定SD-101的推荐MTD或最佳剂量以及哪些检查点抑制剂(CPI)方案可耐受后,研究将进入2期。2期患者将接受从1b期选择的SD-101剂量,联合全身单药或双药ag

【主题与分类】

主题标签:Hepatocellular Carcinoma、Intrahepatic Cholangiocarcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05220722

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05220722

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    • 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:肝细胞癌、肝内胆管癌。所有患者将接受2个周期的SD-101治疗。每个周期包括连续3周每周一次输注,第1周期与第2周期之间间隔一个月。SD-101将以递增剂量单独给药(A组)、与帕博利珠单抗联合给药(B组),以及与伊匹木单抗和纳武利尤单抗联合给药(C组)。B组将从最低预期生物效应水平(MABEL,2mg SD-101)开始给药。C组将从低于B组MTD或最佳剂量一个剂量水平开始,以在SD-101基础上加用CPI时优化安全性。在确定SD-101的推荐MTD或最佳剂量以及可耐受的检查点抑制剂(CPI)方案后,研究将进入2期。2期患者将接受从1b期选出的SD-101剂量联合全身单药或双药检查点阻断治疗。2期选择单药或双药CPI治疗联合SD-101时,将综合考虑1b期B组和C组的安全性数据及缓解率。

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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