静脉注射TKM-080301在晚期肝细胞癌受试者中的安全性、药代动力学及初步抗肿瘤活性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期肝细胞癌受试者,研究静脉注射TKM-080301的安全性、药代动力学及初步抗肿瘤活性

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其他预测Hepatocellular CarcinomaHepatomaLiver Cancer, AdultLiver Cell Carcinoma, Adult
Safety, Pharmacokinetics and Preliminary Anti-Tumor Activity of Intravenous TKM-080301 in Subjects With Advanced Hepatocellular Carcinoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

静脉注射TKM-080301在晚期肝细胞癌受试者中的安全性、药代动力学及初步抗肿瘤活性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期肝细胞癌受试者,研究静脉注射TKM-080301的安全性、药代动力学及初步抗肿瘤活性。研究采用开放标签、多中心、3+3剂量递增设计,并在最大耐受剂量(MTD)下设置扩展队列,序贯入组3至6名受试者接受递增剂量,于第1周期评估剂量限制性毒性以确定MTD,随后约20名受试者进入扩展队列进一步确认MTD水平的安全性与耐受性。研究人群为组织学或细胞学确诊的成人患者,最少9名、最多约18名。数据可用于分析剂量-毒性关系、药代动力学特征及初步疗效(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、肝癌、成人肝癌、成人肝细胞癌。研究设计:开放标签、多中心、3+3剂量递增研究,并在最大耐受剂量(MTD)下设置扩展队列,以考察TKM 080301在肝细胞癌受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)及初步抗肿瘤活性。序贯队列的3至6名受试者将按照预先规定的剂量递增方案接受递增剂量的TKM 080301。在第1周期期间评估剂量限制性毒性(DLT)以确定最大耐受剂量(MTD)。一旦确定MTD水平,约20名受试者将入组扩展队列,以进一步确认TKM-080301在MTD下的安全性和耐受性。研究人群:至少9名、最多约18名经组织学或细胞学确诊的成人男性或女性受试者。

【主题与分类】

主题标签:Hepatocellular Carcinoma、Hepatoma、Liver Cancer, Adult、Liver Cell Carcinoma, Adult。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02191878

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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、肝癌、成人肝癌、成人肝细胞癌。研究设计:开放标签、多中心、3+3剂量递增研究,并在最大耐受剂量(MTD)下设置扩展队列,以考察TKM 080301在肝细胞癌(HCC)受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)及初步抗肿瘤活性。按预先设定的剂量递增方案,序贯入组的3至6例受试者队列将接受递增剂量的TKM 080301。在第1周期评估剂量限制性毒性(DLT),以确定最大耐受剂量(MTD)。一旦确定MTD水平,将入组约20例受试者进入扩展队列,以进一步确认TKM-080301在MTD下的安全性和耐受性。研究人群:剂量递增阶段计划入组至少9例、最多约18例经组织学或细胞学确诊的转移性或局部晚期不可手术HCC成人男性或女性受试者,预期生存期3个月或以上。扩展队列计划入组约20例受试者。

研究治疗:TKM-080301将通过静脉(IV)输注给药,连续3周每周一次,随后休息1周。这一28天的治疗期构成1个周期。根据RECIST 1.1指南,表现出临床获益且无疾病进展的受试者,如果研究者认为符合受试者的最佳利益,并且仅在获得医学监查员批准的情况下,可在6个周期后继续接受治疗。随后,受试者将继续接受TKM 080301治疗,直至撤回知情同意、疾病进展或出现不可接受的毒性。药代动力学(PK):受试者将在第1和第2周期期间采集血样进行PK分析。研究持续时间:每个治疗周期为28天,每名受试者通常最多接受6个周期的治疗。研究总持续时间预计约为28个月。

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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