瑞波替尼治疗携带ALK、ROS1或NTRK1-3重排的晚期实体瘤患者的研究

覆盖局部晚期实体瘤与转移性实体瘤,重点为 ROS1+ 非小细胞肺癌(NSCLC)的不同治疗线数人群,包括未接受 ROS1 TKI、接受过 1 或 2 种 ROS1 TKI 以及是否接受过化疗或免疫治疗等分层

Turning Point Therapeutics, Inc.Turning Point Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他分类Locally Advanced Solid TumorsMetastatic Solid Tumors
A Study of Repotrectinib (TPX-0005) in Patients With Advanced Solid Tumors Harboring ALK, ROS1, or NTRK1-3 Rearrangements

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

瑞波替尼治疗携带ALK、ROS1或NTRK1-3重排的晚期实体瘤患者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 Repotrectinib (TPX-0005) 治疗携带 ALK、ROS1 或 NTRK1-3 重排的晚期实体瘤患者的临床研究。覆盖局部晚期实体瘤与转移性实体瘤,重点为 ROS1+ 非小细胞肺癌(NSCLC)的不同治疗线数人群,包括未接受 ROS1 TKI、接受过 1 或 2 种 ROS1 TKI 以及是否接受过化疗或免疫治疗等分层。可用于肿瘤精准治疗、靶向药物疗效与人群分层相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:局部晚期实体瘤、转移性实体瘤。在 2 期,研究受试者将入组 6 个不同的扩展(EXP)队列: EXP-1:ROS1 TKI 初治的 ROS1+ NSCLC。允许最多一线既往化疗或免疫治疗 EXP-2:1 种既往 ROS1 TKI 和 1 种铂类化疗的 ROS1+ NSCLC。疾病进展,或对一线既往 ROS1 TKI 不耐受。必须在 ROS1 TKI 之前或之后接受过一线铂类化疗或一线铂类化疗联合免疫治疗 EXP-3:2 种既往 ROS1 TKI 且无化疗的 ROS1+ NSCLC。疾病进展,或对 2 线既往 ROS1 TKI 治疗不耐受。不允许既往化疗或免疫治疗线数。 EXP-4:1 种既往 ROS1 TKI 且无化疗或免疫治疗。疾病进展或对一线既往 ROS1 TKI 不耐受。

【主题与分类】

主题标签:Locally Advanced Solid Tumors、Metastatic Solid Tumors。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03093116

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03093116

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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

适应症:局部晚期实体瘤、转移性实体瘤。在2期研究中,受试者将被纳入6个不同的扩展(EXP)队列:* EXP-1:未接受过ROS1 TKI治疗的ROS1阳性非小细胞肺癌(NSCLC)。允许既往接受过最多一线化疗或免疫治疗 * EXP-2:接受过1种ROS1 TKI和1种铂类化疗的ROS1阳性NSCLC。疾病进展,或对一线ROS1 TKI治疗不耐受。必须在ROS1 TKI治疗之前或之后接受过一线铂类化疗或一线铂类化疗联合免疫治疗 * EXP-3:接受过2种ROS1 TKI且未接受过化疗的ROS1阳性NSCLC。疾病进展,或对2线ROS1 TKI治疗不耐受。不允许既往接受过化疗或免疫治疗。 * EXP-4:接受过1种ROS1 TKI且未接受过化疗或免疫治疗。疾病进展或对一线ROS1 TKI治疗不耐受。不允许既往接受过化疗或免疫治疗。 * EXP-5:未接受过TRK TKI治疗的NTRK阳性实体瘤。允许既往接受任意线数的化疗或免疫治疗。 * EXP-6:接受过TRK TKI治疗的NTRK阳性实体瘤。疾病进展,或对1或2种既往TRK TKI治疗不耐受。

允许接受任意数量的既往化疗或免疫治疗线数。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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