PF-07329640 单药或联合治疗晚期/转移性实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 PF-07329640 在晚期或转移性实体瘤中的临床研究,涵盖非小细胞肺癌、结直肠癌、尿路上皮癌和黑色素瘤等癌种

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时间序列预测Advanced or Metastatic Solid TumorsNon-Small Cell Lung CancerColorectal CancerUrothelial CancerMelanoma
A Study in Advanced/Metastatic Solid Tumors With the Study Medicine (PF-07329640) When Given Alone or In Combination

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

PF-07329640 单药或联合治疗晚期/转移性实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 PF-07329640 在晚期或转移性实体瘤中的临床研究,涵盖非小细胞肺癌、结直肠癌、尿路上皮癌和黑色素瘤等癌种。研究目的是评估该研究药物单药或与 bevacizumab、sasanlimab 联合使用时的安全性、疗效,并寻找最佳剂量。数据可用于分析药物安全性信号、剂量探索及联合治疗效应,为肿瘤临床研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期或转移性实体瘤、非小细胞肺癌、结直肠癌、尿路上皮癌、黑色素瘤。本研究的目的是了解研究药物单用或与 bevacizumab 或 sasanlimab 联合使用时的安全性(研究药物对参与者身体的影响)、效果,并找到最佳剂量。本研究正在寻找患有以下实体瘤的参与者: 已处于晚期(癌症经治疗不消失或未远离)或 已扩散到身体其他部位(转移性)。这包括(但不限于)以下癌症类型: 非小细胞肺癌(NSCLC):这是一种肺癌,其细胞生长缓慢但常扩散到身体其他部位。 结直肠癌(CRC):这是一种结肠或直肠细胞失控生长的疾病。* 尿路上皮癌(UC):这是一种始于 t

【主题与分类】

主题标签:Advanced or Metastatic Solid Tumors、Non-Small Cell Lung Cancer、Colorectal Cancer、Urothelial Cancer、Melanoma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06448364

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:晚期或转移性实体瘤、非小细胞肺癌、结直肠癌、尿路上皮癌、黑色素瘤。本研究旨在了解研究药物的安全性(研究药物对受试者身体的影响)、研究药物单用或与贝伐珠单抗或sasanlimab联用的效果,并寻找最佳剂量。本研究正在招募患有以下实体瘤的受试者:* 已进展(经治疗后癌症未消失或未得到控制)或* 已扩散至身体其他部位(转移性)。这包括(但不限于)以下癌症类型:* 非小细胞肺癌(NSCLC):这是一种肺癌,其细胞生长缓慢,但常扩散至身体其他部位。* 结直肠癌(CRC):这是一种结肠或直肠细胞失控生长的疾病。* 尿路上皮癌(UC):这是一种起源于泌尿系统的癌症。* 黑色素瘤:一种皮肤癌,当黑色素细胞(赋予皮肤棕褐色或棕色的细胞)开始失控生长时发生。

本研究的所有参与者将在研究诊所每周接受一次研究药物(PF-07329640)的静脉输注(直接注入静脉),以28天为一个重复周期。根据参与者加入的研究部分,他们将接受研究药物(PF-07329640单药或与其他抗癌药物(贝伐珠单抗或sasanlimab)联合使用)。贝伐珠单抗在诊所每两周以静脉输注方式给药,sasanlimab则每4周以皮下注射方式给药。参与者可以继续服用研究药物(PF-07329640)和贝伐珠单抗,直至其癌症不再产生应答。正在接受sasanlimab的参与者可最多接受该药物治疗2年。本研究将观察接受研究药物治疗者的体验,这将有助于判断研究药物是否安全有效。参与者将参与本研究长达4年。在此期间,他们将每周进行一次研究访视。在停止服用研究药物后(约2年时)

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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