NKTR-214联合Nivolumab及其他抗癌疗法治疗选定晚期实体瘤的剂量递增与队列扩展研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录NKTR-214联合Nivolumab及其他抗癌疗法治疗选定晚期实体瘤的临床试验信息,覆盖黑色素瘤、肾细胞癌、非小细胞肺癌、尿路上皮癌、三阴性乳腺癌、HR+/HER2-乳腺癌、胃癌等瘤型

基本信息
资源简介
NKTR-214联合Nivolumab及其他抗癌疗法治疗选定晚期实体瘤的剂量递增与队列扩展研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录NKTR-214联合Nivolumab及其他抗癌疗法治疗选定晚期实体瘤的临床试验信息,覆盖黑色素瘤、肾细胞癌、非小细胞肺癌、尿路上皮癌、三阴性乳腺癌、HR+/HER2-乳腺癌、胃癌等瘤型。研究分三部分:Part 1确定双药联合的推荐II期剂量或最大耐受剂量,Part 2评估该剂量的疗效,Part 3信息源站未完整提供。可用于肿瘤免疫联合治疗、剂量探索及多瘤种疗效分析等研究场景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤、肾细胞癌、非小细胞肺癌、尿路上皮癌、三阴性乳腺癌、HR+/HER2-乳腺癌、胃癌。第1部分入组晚期或转移性黑色素瘤、肾细胞癌(RCC)、非小细胞肺癌(NSCLC)、尿路上皮癌或三阴性乳腺癌(TNBC)患者,以确定NKTR 214 + nivolumab双药治疗的推荐II期剂量(RP2D)或最大耐受剂量(MTD)。第2部分入组晚期或转移性实体瘤恶性肿瘤患者(包括9种肿瘤类型,由与第1部分相同的5种肿瘤类型,加上激素受体阳性人表皮生长因子受体2[HER 2]阴性乳腺癌[HR+ HER2- BC]、胃癌、结直肠癌和小细胞肺癌[SCLC]组成),以评估RP2D的疗效。第3部分入组晚期或
【主题与分类】
主题标签:Melanoma、Renal Cell Carcinoma、Non Small Cell Lung Cancer、Urothelial Carcinoma、Triple Negative Breast Cancer、HR+/HER2- Breast Cancer、Gastric Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02983045
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02983045
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:黑色素瘤、肾细胞癌、非小细胞肺癌、尿路上皮癌、三阴性乳腺癌、HR+/HER2-乳腺癌、胃癌。第一部分入组了晚期或转移性黑色素瘤、肾细胞癌(RCC)、非小细胞肺癌(NSCLC)、尿路上皮癌或三阴性乳腺癌(TNBC)患者,旨在确定NKTR 214 + 纳武利尤单抗双药治疗的推荐二期剂量(RP2D)或最大耐受剂量(MTD)。第二部分入组了晚期或转移性实体瘤恶性肿瘤患者(包括9种肿瘤类型,由与第一部分相同的5种肿瘤类型,加上激素受体阳性人表皮生长因子受体2[HER 2]阴性乳腺癌[HR+ HER2- BC]、胃癌、结直肠癌和小细胞肺癌[SCLC]组成),以评估RP2D的疗效。第三部分入组了一线治疗(1L)环境下晚期或转移性黑色素瘤、RCC、NSCLC或尿路上皮癌(UCC)患者,以评估NKTR 214 + 纳武利尤单抗 + 伊匹木单抗三药治疗的安全性和耐受性。评估了三种给药方案,以确定研究第四部分的RP2D给药方案。
第四部分计划入组晚期或转移性黑色素瘤、肾细胞癌、非小细胞肺癌或尿路上皮癌患者,以进一步评估RP2D三联方案在第三部分3种给药方案下的疗效。患者同时入组各肿瘤队列。所有入组研究的患者均按照RECIST标准密切监测安全性、耐受性和缓解情况。主要疗效终点为RP2D双联方案下采用RECIST 1.1评估的客观缓解率(ORR)。
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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