Selpercatinib(LOXO-292)治疗晚期实体瘤、RET融合阳性实体瘤及甲状腺髓样癌的研究(LIBRETTO-001)
研究覆盖晚期实体瘤,包括 RET 融合阳性实体瘤、甲状腺髓样癌及其他 RET 激活肿瘤,涉及非小细胞肺癌、甲状腺髓样癌、结肠癌等

基本信息
资源简介
Selpercatinib(LOXO-292)治疗晚期实体瘤、RET融合阳性实体瘤及甲状腺髓样癌的研究(LIBRETTO-001)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 Selpercatinib (LOXO-292) 的开放标签、多中心 1/2 期研究,代号 LIBRETTO-001。研究覆盖晚期实体瘤,包括 RET 融合阳性实体瘤、甲状腺髓样癌及其他 RET 激活肿瘤,涉及非小细胞肺癌、甲状腺髓样癌、结肠癌等。试验分两部分:1 期剂量递增(已完成)和 2 期剂量扩展,推荐 2 期剂量为 160 mg 每日两次。受试者为标准治疗进展或不耐受、无可用标准治疗或拒绝标准治疗的晚期癌症患者,约 875 名参与者。可用于肿瘤治疗与精准医学相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非小细胞肺癌、甲状腺髓样癌、结肠癌、任何实体瘤。这是一项开放标签、多中心的 1/2 期研究,受试者为晚期实体瘤患者,包括 RET 融合阳性实体瘤、MTC 及其他 RET 激活肿瘤。试验将分两部分进行:1 期(剂量递增——已完成)和 2 期(剂量扩展)。晚期癌症患者如果已在可用的标准治疗上进展或不耐受,或不存在标准或可用的治愈性治疗,或根据研究者的意见,他们不太可能耐受或从适当的标准治疗中获得显著临床获益,或他们拒绝标准治疗,则符合资格。160 毫克(mg)每日两次(BID)的剂量已被选为推荐的 2 期剂量(RP2D)。大约 875 名参与者
【主题与分类】
主题标签:Non-Small Cell Lung Cancer、Medullary Thyroid Cancer、Colon Cancer、Any Solid Tumor。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03157128
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03157128
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:非小细胞肺癌、甲状腺髓样癌、结肠癌、任何实体瘤。这是一项开放标签、多中心的1/2期研究,受试者为晚期实体瘤患者,包括RET融合阳性实体瘤、MTC及其他RET激活的肿瘤。该试验将分为两部分进行:1期(剂量递增——已完成)和2期(剂量扩展)。晚期癌症患者若已对现有标准疗法进展或不耐受,或不存在标准或可用的治愈性疗法,或根据研究者判断,他们不太可能耐受或从适当的标准治疗中获得显著临床获益,或拒绝标准治疗,则符合入组条件。已选择160毫克(mg)每日两次(BID)的剂量作为推荐的2期剂量(RP2D)。
约875名患有晚期实体瘤且肿瘤和/或血液中携带RET基因改变的参与者将被纳入以下六个2期队列之一:
- 队列1:除NSCLC或甲状腺癌以外的晚期RET融合阳性实体瘤,适用于一线治疗后进展或不耐受的参与者(开放)
- 队列2:除NSCLC或甲状腺癌以外的晚期RET融合阳性实体瘤,适用于未经治疗的参与者(开放)
- 队列3:晚期RET突变型MTC参与者,适用于一线治疗后进展或不耐受的参与者(已关闭)
- 队列4:晚期RET突变型MTC参与者,适用于未经治疗的参与者(已关闭)
- 队列5:除NSCLC或甲状腺癌以外的晚期RET改变实体瘤参与者,以及RET突变型MEN2谱系肿瘤(如嗜铬细胞瘤)且不符合队列1-4条件的参与者。详见入排标准(开放)
- 队列6:其他符合队列1-5条件、但因不耐受而停用另一种RET抑制剂的参与者,经申办方事先批准后可能符合条件(已关闭)
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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