OKN4395与Pembrolizumab治疗实体瘤的首次人体1期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于OKN4395单药及联合pembrolizumab治疗实体瘤的1期首次人体研究
基本信息
资源简介
OKN4395与Pembrolizumab治疗实体瘤的首次人体1期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于OKN4395单药及联合pembrolizumab治疗实体瘤的1期首次人体研究。覆盖病种包括实体瘤、肉瘤、HNSCC、非小细胞肺癌、结直肠癌、黏液纤维肉瘤、孤立性纤维性肿瘤等。研究旨在评估OKN4395单药及联合pembrolizumab的安全性、耐受性、血药浓度及抗肿瘤活性，分为两部分，第1a部分考察多剂量给药。可用于肿瘤治疗领域的临床研究分析与疗效预测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：实体瘤、肉瘤、HNSCC、非小细胞肺癌、NSCLC、结直肠癌（CRC）、黏液纤维肉瘤（MFS）、孤立性纤维性肿瘤。本研究的目的是研究试验药物OKN4395，单独给药以及与pembrolizumab联合给药。本研究的总体目标是确定OKN4395单独给药以及与pembrolizumab联合给药的安全性及耐受性（药物副作用可被耐受的程度）、OKN4395及OKN4395代谢物（分解物质）在血液中的水平，以及OKN4395单独给药以及与pembrolizumab联合给药的抗肿瘤活性。本研究将分为2部分。第1a部分将考察在实体瘤患者中，于每个21天周期的第1天给予多剂量OKN4395，或单独给药（单药治疗），或与pembrolizumab联合给药（联合治疗），直至受试者疾病进
【主题与分类】
主题标签：Solid Tumours、Sarcoma、HNSCC、Non Small Cell Lung Cancer、NSCLC、Colorectal Cancer (CRC)、Myxofibrosarcoma (MFS)、Solitary Fibrous Tumors、Dedifferentiated Liposarcoma、Leiomyosarcoma。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06789172
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06789172
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：实体瘤、肉瘤、头颈部鳞状细胞癌、非小细胞肺癌、NSCLC、结直肠癌（CRC）、黏液纤维肉瘤（MFS）、孤立性纤维性肿瘤。本研究的目的是研究试验药物OKN4395，单独给药以及与帕博利珠单抗联合给药。本研究的总体目标是确定OKN4395单独使用以及与帕博利珠单抗联合使用的安全性和耐受性（药物副作用可被耐受的程度）、血液中OKN4395及其代谢物（分解物质）的水平，以及OKN4395单独使用以及与帕博利珠单抗联合使用的抗肿瘤活性。本研究将分为2部分。第1a部分将观察在实体瘤患者中，每个21天周期的第1天给予多剂量OKN4395单独使用（单药治疗）或与帕博利珠单抗联合使用（联合治疗），直至参与者出现疾病进展或因任何原因终止治疗。
OKN4395的剂量将在每组3名或以上受试者完成其前3周治疗并对其数据进行安全性评估后递增，计划剂量范围从每日两次10 mg至每日两次450 mg，共13个剂量水平。第1a部分还包括一项平行子研究（子研究1），由至少12名受试者组成，旨在测试食物和胃酸对OKN4395血液水平的影响及其耐受性。第1b部分将评估OKN4395单药以及与帕博利珠单抗联合用药，在每21天周期的第1天给药，用于选定癌症类型的患者。第1b部分将包括4个队列：队列1为肉瘤（OKN4395单药），队列2为非小细胞肺癌（NSCLC），队列3为结直肠癌，队列4为胃癌（GC），其中队列2至4与帕博利珠单抗联合用药。整个研究将入组约146名受试者，其中第1a部分最多54名受试者接受OKN4395单药治疗，12名受试者接受OKN4395与帕博利珠单抗联合治疗；第1b部分80名受试者分配如下：20名接受单药治疗，60名接受联合治疗。
该研究将在美国、澳大利亚、英国进行。
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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