LY4052031治疗晚期或转移性尿路上皮癌及其他实体瘤的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项关于LY4052031的1a/1b期多中心、开放标签研究，受试者为已知表达Nectin 4的晚期或转移性实体瘤患者
基本信息
资源简介
LY4052031治疗晚期或转移性尿路上皮癌及其他实体瘤的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项关于LY4052031的1a/1b期多中心、开放标签研究，受试者为已知表达Nectin 4的晚期或转移性实体瘤患者。研究评估一种靶向Nectin 4的抗体药物偶联物，涵盖剂量递增与剂量优化（1a期）及剂量扩展（1b期）。1a期评估安全性、耐受性和药代动力学以确定推荐2期剂量（RP2D）/最佳剂量；1b期在基于肿瘤类型和/或治疗史的扩展队列中评估RP2D/最佳剂量的疗效与安全性。数据可用于分析该药物在多种实体瘤中的安全性、耐受性、药代动力学及初步疗效（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：转移性实体瘤、复发性实体瘤、晚期实体瘤、膀胱肿瘤、三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌、食管癌、胰腺癌。这是一项1a/1b期多中心、开放标签研究，受试者为已知表达Nectin 4的晚期或转移性实体瘤恶性肿瘤患者。本研究评估一种与Nectin 4蛋白结合的抗体药物偶联物，该蛋白表达于某些癌细胞上，将药物递送至癌症。本研究包含两个阶段：剂量递增和剂量优化（1a期），以及剂量扩展（1b期）。1a期将评估LY4052031的安全性、耐受性和药代动力学，以确定推荐2期剂量（RP2D）/最佳剂量。1b期将基于肿瘤类型和/或治疗在扩展队列中评估LY4052031在RP2D/最佳剂量下的疗效和安全性。
【主题与分类】
主题标签：Metastatic Solid Tumor、Recurrent Solid Tumor、Advanced Solid Tumor、Urinary Bladder Neoplasm、Triple Negative Breast Cancer、Non-small Cell Lung Cancer、Esophageal Cancer、Pancreatic Cancer、Ovarian Cancer、Cervical Cancer。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06465069
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06465069
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：转移性实体瘤、复发性实体瘤、晚期实体瘤、膀胱肿瘤、三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌、食管癌、胰腺癌。这是一项1a/1b期多中心、开放标签研究，研究对象为已知表达Nectin 4的晚期或转移性实体瘤恶性肿瘤受试者。本研究评估一种抗体-药物偶联物，该偶联物与表达于某些癌细胞表面的nectin-4蛋白结合，将药物递送至癌症部位。本研究包括两个阶段：剂量递增和剂量优化（1a期），以及剂量扩展（1b期）。1a期将评估LY4052031的安全性、耐受性和药代动力学，以确定推荐的2期剂量（RP2D）/最佳剂量。1b期将在基于肿瘤类型和/或治疗史的扩展队列中，评估LY4052031在RP2D/最佳剂量下的疗效和安全性。
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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