抗体药物偶联物ADCT-701治疗神经内分泌肿瘤、癌及恶性外周神经鞘瘤的首次人体I期试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕抗体药物偶联物ADCT-701在神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌、肾上腺皮质癌及恶性外周神经鞘瘤中的首次人体I期试验

基本信息
资源简介
抗体药物偶联物ADCT-701治疗神经内分泌肿瘤、癌及恶性外周神经鞘瘤的首次人体I期试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕抗体药物偶联物ADCT-701在神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌、肾上腺皮质癌及恶性外周神经鞘瘤中的首次人体I期试验。源站描述指出,神经内分泌肿瘤(NETs)与神经内分泌癌(NECs)属于罕见恶性肿瘤,可发生于胃肠道、胰腺胰岛、肺、肾上腺等部位;低分化神经内分泌癌均为高级别癌,类似小细胞肺癌(SCLC),按小细胞癌指南采用铂类方案治疗,复发风险高且对后续系统治疗反应差;肾上腺皮质癌(ACC)为罕见恶性肿瘤,诊断后平均生存期14.5个月。该数据可用于相关肿瘤的临床特征分析与试验信息整理(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经内分泌癌、神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌、肾上腺皮质癌、肾上腺皮质癌。背景:-神经内分泌肿瘤(NENs)分为神经内分泌肿瘤(NETs)和神经内分泌癌(NECs)。这些是罕见的恶性肿瘤,发生在胃肠道、胰腺胰岛、肺、肾上腺以及身体其他区域。 低分化神经内分泌癌均为高级别癌,类似于小细胞肺癌(SCLC)。低分化NECs也按照小细胞癌指南采用铂类方案治疗,并且复发风险高,对进一步系统治疗的反应也差。 肾上腺皮质癌(ACC)是一种罕见恶性肿瘤,诊断时起平均生存期为14.5个月。在晚期
【主题与分类】
主题标签:Neuroendocrine Carcinomas、Neuroendocrine Tumors、Carcinoma, Neuroendocrine、Carcinoma, Adrenocortical、Carcinoma, Adrenal Cortical。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06041516
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06041516
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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:神经内分泌癌、神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌、肾上腺皮质癌、肾上腺皮质癌。背景:-神经内分泌肿瘤(NENs)分为神经内分泌瘤(NETs)和神经内分泌癌(NECs)。这些是罕见的恶性肿瘤,发生在胃肠道、胰腺胰岛、肺、肾上腺及身体其他部位。* 低分化神经内分泌癌均为高级别癌,类似于小细胞肺癌(SCLC)。低分化NECs也按照小细胞癌指南采用铂类方案治疗,复发风险高,对进一步系统治疗反应差。* 肾上腺皮质癌(ACC)是一种罕见恶性肿瘤,诊断后平均生存期为14.5个月。在晚期疾病中,化疗选择效益有限。迄今为止,尚无“靶向治疗”显示对该病有显著疗效。
- 恶性外周神经鞘瘤(MPNST)是1型神经纤维瘤病(NF1)相关的最常见恶性肿瘤,也是NF1患者的主要死因,目前尚无有效的药物治疗方法。 * 临床前研究表明,Delta样非经典Notch配体1(DLK1)在多种神经内分泌肿瘤中表达,如ACC、SCLC、神经母细胞瘤、嗜铬细胞瘤、副神经节瘤和MPNST。 * ADCT-701是一种针对DLK1的人源化抗体,在多种表达DLK1的癌症模型中能有效抑制肿瘤生长并提高生存率。 目的: -确定ADCT-701在神经内分泌肿瘤、恶性肾上腺皮质癌或恶性外周神经鞘瘤(MPNST)受试者中的最大耐受剂量(MTD)。 入选标准: * 经组织学或细胞学确诊的神经内分泌肿瘤、恶性ACC,或难治性或转移性MPNST。 * 年龄≥18岁。 * 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1,具有可评估的疾病。 * 器官和骨髓功能充足。 * 东部肿瘤协作组
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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