LY4101174 用于复发、晚期或转移性实体瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 LY4101174 在复发、晚期或转移性实体瘤受试者中的 1a/1b 期多中心、开放标签研究

基本信息
资源简介
LY4101174 用于复发、晚期或转移性实体瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 LY4101174 在复发、晚期或转移性实体瘤受试者中的 1a/1b 期多中心、开放标签研究。研究覆盖转移性实体瘤、复发性实体瘤、晚期实体瘤、尿路膀胱肿瘤、三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌、食管癌、胰腺癌等瘤种。研究分为剂量递增与剂量优化(1a)和剂量扩展(1b)两个阶段: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 7 个扩展队列中评估 RP2D/最佳剂量下的疗效与安全性。试验结束时,受试者可在研究医生判断下继续接受研究药物(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、尿路膀胱肿瘤、三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌、食管癌、胰腺癌。这是一项在选定晚期或转移性实体瘤受试者中开展的多中心、开放标签 1a/1b 期研究。本研究包括两个阶段:剂量递增与剂量优化(1a),以及剂量扩展(1b)。1a 期将评估 LY4101174 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 期将在基于肿瘤类型和/或治疗史的 7 个扩展队列中评估 LY4101174 在 RP2D/最佳剂量下的疗效和安全性。试验结束时,受试者将可选择在研究医生的判断下继续接受研究药物。
【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/NCT06238479
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06238479
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型: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。这是一项针对特定晚期或转移性实体瘤受试者的1a/1b期多中心、开放标签研究。本研究分为两个阶段:剂量递增和剂量优化(1a期)以及剂量扩展(1b期)。1a期将评估LY4101174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期将根据肿瘤类型和/或治疗史,在7个扩展队列中评估LY4101174在RP2D/最佳剂量下的疗效和安全性。试验结束时,受试者将根据研究医生的判断,有机会继续接受研究药物。
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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