EPI-326 在 EGFR 突变型 NSCLC 与 HNSCC 中的 1 期研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，记录 EPI-326 在 EGFR 突变型局部晚期或转移性 NSCLC 及局部晚期或转移性 HNSCC 患者中开展的首次人体、1 期、多中心、开放标签研究
基本信息
资源简介
EPI-326 在 EGFR 突变型 NSCLC 与 HNSCC 中的 1 期研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，记录 EPI-326 在 EGFR 突变型局部晚期或转移性 NSCLC 及局部晚期或转移性 HNSCC 患者中开展的首次人体、1 期、多中心、开放标签研究。研究评估 EPI-326 单药递增剂量的安全性、耐受性、PK、PD 及初步抗肿瘤活性，患者持续治疗至疾病进展、不可接受毒性、撤回知情同意或研究终止。数据可用于肿瘤治疗反应与安全性相关预测建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Epidermal Growth Factor, Epidermal Growth Factor Receptor, Epidermal Growth Factor Receptor Gene Mutation, Non Small Cell, Non Small Cell Lung, Non Small Cell Lung Cancer, Head and Neck, Head and Neck Cancer. 本研究将是一项首次人体（FIH）、1 期、多中心、开放标签研究，旨在确定 EPI-326 递增剂量作为单药给予 EGFR 突变型（经临床验证的分子检测，例如下一代测序 [NGS]）局部晚期或转移性 NSCLC 及局部晚期或转移性 HNSCC 患者的安全性、耐受性、PK、PD 和初步抗肿瘤活性。所有患者将持续治疗直至记录到疾病进展、不可接受的毒性、撤回知情同意或研究终止。
【主题与分类】
主题标签：Epidermal Growth Factor、Epidermal Growth Factor Receptor、Non Small Cell、Non Small Cell Lung、Non Small Cell Lung Cancer、Head and Neck、Head and Neck Cancer、Head and Neck Cancers、Head and Neck Squamous Cell Cancer、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07462377
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07462377
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
条件：表皮生长因子、表皮生长因子受体、表皮生长因子受体基因突变、非小细胞、非小细胞肺、非小细胞肺癌、头颈部、头颈部癌症。本研究将是一项首次人体（FIH）、1期、多中心、开放标签研究，旨在确定EPI-326递增剂量作为单药给予EGFR突变（经临床验证的分子检测，例如下一代测序[NGS]）局部晚期或转移性NSCLC及局部晚期或转移性HNSCC患者的安全性、耐受性、PK、PD和初步抗肿瘤活性。所有患者将接受治疗直至记录到疾病进展、不可接受的毒性、撤回知情同意或研究终止。
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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