c-Kit 特异性抗体偶联药物 NN3201 治疗已知表达 c-Kit 的晚期和/或转移性实体瘤研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 c-Kit 特异性抗体偶联药物 NN3201 治疗已知表达 c-Kit 的晚期和/或转移性实体瘤的临床研究

基本信息
资源简介
c-Kit 特异性抗体偶联药物 NN3201 治疗已知表达 c-Kit 的晚期和/或转移性实体瘤研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 c-Kit 特异性抗体偶联药物 NN3201 治疗已知表达 c-Kit 的晚期和/或转移性实体瘤的临床研究。覆盖胃肠道间质瘤、小细胞肺癌、腺样囊性癌、葡萄膜黑色素瘤、神经内分泌肿瘤、嫌色细胞肾细胞癌和透明细胞肾细胞癌等瘤种。研究分剂量递增(Part A)和扩展(Part B)两部分,NN3201 为靶向 c-Kit 的全人源单克隆抗体-MMAE 偶联物,经静脉给药。可用于肿瘤治疗与药物研发相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胃肠道间质瘤、小细胞肺癌、腺样囊性癌、葡萄膜黑色素瘤、神经内分泌肿瘤、嫌色细胞肾细胞癌、透明细胞肾细胞癌。本研究测试的药物名为 NN3201,是一种靶向 c-Kit 的全人源单克隆抗体-药物偶联物,携带 MMAE,经静脉给药。研究将分两部分进行,即剂量递增阶段(Part A)和随后的扩展阶段(Part B)。剂量递增阶段(Part A)的患者人群将包括患有晚期和/或转移性 c-Kit 相关实体瘤的患者,包括胃肠道间质瘤(GIST)、腺样囊性癌(ACC)、葡萄膜黑色素瘤、神经内分泌肿瘤(NET)以及嫌色细胞和透明细胞肾细胞癌(ChRCC 和 ccRCC)。对于 Part A,GIST 患者必须已接受伊马替尼治疗,或
【主题与分类】
主题标签:Gastrointestinal Stromal Tumors、Small-cell Lung Cancer、Adenoid Cystic Carcinoma、Uveal Melanoma、Neuroendocrine Tumors、Chromophobe Renal Cell Carcinoma、Clear Cell Renal Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06805825
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06805825
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胃肠道间质瘤、小细胞肺癌、腺样囊性癌、葡萄膜黑色素瘤、神经内分泌肿瘤、嫌色细胞肾细胞癌、透明细胞肾细胞癌。本研究中所测试的药物名为NN3201,是一种靶向c-Kit的全人源单克隆抗体-药物偶联物,携带MMAE,通过静脉注射给药。研究将分为两部分进行,即剂量递增阶段(A部分)和随后的扩展阶段(B部分)。剂量递增阶段(A部分)的患者群体将包括患有晚期和/或转移性c-Kit相关实体瘤的患者,这些肿瘤包括胃肠道间质瘤(GIST)、腺样囊性癌(ACC)、葡萄膜黑色素瘤、神经内分泌肿瘤(NET)以及嫌色细胞和透明细胞肾细胞癌(ChRCC和ccRCC)。对于A部分患者,如果是GIST,必须已接受过伊马替尼治疗,或者对于c-Kit相关实体瘤(ACC、葡萄膜黑色素瘤、NET、ChRCC或ccRCC),必须是对现有标准治疗进展/难治、不适合或无法耐受(或受试者拒绝标准治疗)。
剂量递增阶段(A部分)的主要目标是确定静脉注射NN3201的安全性特征,包括不良事件(AE)、严重不良事件(SAE)和剂量限制性毒性(DLT)的发生率和严重程度,以及实验室检查异常和生命体征异常的发生率。A部分将有助于确定最大耐受剂量(MTD)和/或扩展阶段(B部分)的推荐剂量(RDE)。一旦在递增阶段(A部分)确定了推荐剂量,扩展阶段(B部分)将评估NN3201以2个RDE剂量水平给药时的安全性和有效性,受试者将纳入两个特定适应症(GIST和SCLC)扩展队列以及一个针对c-Kit阳性实体瘤(不包括GIST和SCLC)的篮式队列。B部分的所有队列将采用与A部分相同的入选标准。队列B1 - GIST:将在MTD水平(RDE1)入组最多10例GIST受试者,并评估有效性和安全性以及任何可获得的PK和PD数据。队列B2 - SCLC:最多10例SCLC将
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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