IDP-001 治疗晚期或转移性实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 IDP-001 在晚期或转移性实体瘤中的临床研究,覆盖晚期实体瘤、转移性实体瘤、头颈部鳞状细胞癌、皮肤鳞状细胞癌、宫颈鳞状细胞癌、非鳞非小细胞肺癌、食管鳞状细胞癌和肛管鳞状细胞癌等病种

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其他预测Advanced Solid TumorMetastatic Solid TumorHead and Neck Squamous Cell CarcinomaCutaneous Squamous Cell CarcinomaSquamous Cell Carcinoma of the CervixNon Squamous Non Small Cell Lung CancerSquamous Cell Carcinoma of the EsophagusSquamous Cell Carcinoma of the AnusSquamous Cell Carcinoma
A Study of IDP-001 in Advanced or Metastatic Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

IDP-001 治疗晚期或转移性实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 IDP-001 在晚期或转移性实体瘤中的临床研究,覆盖晚期实体瘤、转移性实体瘤、头颈部鳞状细胞癌、皮肤鳞状细胞癌、宫颈鳞状细胞癌、非鳞非小细胞肺癌、食管鳞状细胞癌和肛管鳞状细胞癌等病种。研究旨在评估 IDP-001 在晚期或转移性鳞状及非鳞状非小细胞肺癌和其他鳞状细胞实体瘤(如头颈部、食管、宫颈、皮肤)受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)及初步抗肿瘤活性。可用于肿瘤治疗反应与安全性相关建模分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期实体瘤、转移性实体瘤、头颈部鳞状细胞癌、皮肤鳞状细胞癌、宫颈鳞状细胞癌、非鳞非小细胞肺癌、食管鳞状细胞癌、肛管鳞状细胞癌。本临床研究旨在评估 IDP-001 在晚期或转移性鳞状及非鳞状 NSCLC 和其他鳞状细胞实体瘤(例如头颈部、食管、宫颈、皮肤)受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)及初步抗肿瘤活性。

【主题与分类】

主题标签:Advanced Solid Tumor、Metastatic Solid Tumor、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Cutaneous Squamous Cell Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma of the Cervix、Non Squamous Non Small Cell Lung Cancer、Squamous Cell Carcinoma of the Esophagus、Squamous Cell Carcinoma of the Anus、Squamous Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07602842

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07602842

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    • 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。

数据说明

疾病:晚期实体瘤、转移性实体瘤、头颈部鳞状细胞癌、皮肤鳞状细胞癌、宫颈鳞状细胞癌、非鳞状非小细胞肺癌、食管鳞状细胞癌、肛门鳞状细胞癌。本临床研究旨在评估IDP-001在晚期或转移性鳞状及非鳞状非小细胞肺癌和其他鳞状细胞实体瘤(例如头颈部、食管、宫颈、皮肤)受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)及初步抗肿瘤活性。

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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