ELI-002 治疗 KRAS 突变胰腺导管腺癌及其他实体瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 ELI-002 在 KRAS 突变胰腺导管腺癌及其他实体瘤受试者中的 Phase 1 剂量递增研究
基本信息
资源简介
ELI-002 治疗 KRAS 突变胰腺导管腺癌及其他实体瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 ELI-002 在 KRAS 突变胰腺导管腺癌及其他实体瘤受试者中的 Phase 1 剂量递增研究。覆盖最小残留病灶、KRAS G12D、KRAS G12R、NRAS G12D、NRAS G12R、胰腺导管腺癌、结直肠癌、非小细胞肺癌、卵巢癌、胆管癌等主题。研究采用开放标签、3+3 剂量递增设计，计划约 18 名受试者入组 3 个剂量水平队列，评估 ELI-002 2P 及后续 ELI-002 7P 药物产品，并逐步评估 Amph-CpG-7909 剂量递增，可基于安全性及药效学数据增设队列。可用于肿瘤免疫治疗、KRAS 突变相关实体瘤及剂量探索研究（来源 clini。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Minimal Residual Disease、KRAS G12D、KRAS G12R、NRAS G12D、NRAS G12R、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Colorectal Cancer、Non-small Cell Lung Cancer。这是一项 Phase 1 剂量递增研究，将评估 ELI-002 2P（Amph 修饰的 KRAS 肽，Amph-G12D 和 Amph-G12R 与 Amph-CpG-7909 混合），并计划在未来的临床试验中过渡到包含全部 7 种 Amph 肽（G12D、G12R、G12V、G12A、G12C、G12S、G13D）的 ELI-002 7P 药物产品。该研究为开放标签、剂量递增、3+3 设计，约 18 名受试者将在 3 个计划剂量水平队列中接受治疗。将依次评估递增剂量的 Amph-CpG-7909。基于累积安全性审查和药效学反应的初步审查，可能会增加额外队列以探索中间或更高剂量水平。安全性和药效学数据将
【主题与分类】
主题标签：Minimal Residual Disease、KRAS G12D、KRAS G12R、NRAS G12D、NRAS G12R、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Colorectal Cancer、Non-small Cell Lung Cancer、Ovarian Cancer、Cholangiocarcinoma。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04853017
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04853017
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
条件：微小残留病、KRAS G12D、KRAS G12R、NRAS G12D、NRAS G12R、胰腺导管腺癌、结直肠癌、非小细胞肺癌。这是一项1期剂量递增研究，将评估ELI-002 2P（Amph修饰的KRAS肽，Amph-G12D和Amph-G12R与Amph-CpG-7909混合），并计划在未来的临床试验中过渡到包含所有7种Amph肽（G12D、G12R、G12V、G12A、G12C、G12S、G13D）的ELI-002 7P药品。该研究为开放标签、剂量递增、3+3设计，约18名受试者将在3个计划剂量水平队列中接受治疗。将依次评估递增剂量的Amph-CpG-7909。根据累积安全性审查和药效学反应的初步审查，可能会增加额外队列以探索中间或更高剂量水平。将评估安全性和药效学数据，并在观察到最大耐受剂量（MTD）的情况下，考虑确定推荐的2期剂量（RP2D）。
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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