静脉输注Telisotuzumab Adizutecan联合奥希替尼一线治疗局部晚期不可切除或转移性EGFR突变非鳞状非小细胞肺癌成人患者的不良事件及疾病活动度变化研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于局部晚期不可切除或转移性EGFR突变非鳞状非小细胞肺癌的临床研究

基本信息
资源简介
静脉输注Telisotuzumab Adizutecan联合奥希替尼一线治疗局部晚期不可切除或转移性EGFR突变非鳞状非小细胞肺癌成人患者的不良事件及疾病活动度变化研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于局部晚期不可切除或转移性EGFR突变非鳞状非小细胞肺癌的临床研究。研究评估静脉注射Telisotuzumab Adizutecan联合Osimertinib作为一线治疗时的不良事件及疾病活动变化,涉及c-MET相关条件。研究分两阶段,第一阶段递增剂量,随后随机分为4个治疗组,其中3组接受不同剂量的Telisotuzumab Adizutecan联合Osimertinib,另一组接受标准治疗。数据可用于分析药物安全性、疗效及疾病活动变化,支持肿瘤治疗领域的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非鳞状非小细胞肺癌,c-MET。非小细胞肺癌(NSCLC)是一种常见的肺癌类型,肺部异常细胞失控生长。本研究的目的是评估当telisotuzumab adizutecan与固定剂量的osimertinib(Osi)或标准治疗(Osi加铂类/培美曲塞化疗)联合给药时的不良事件和疾病活动变化。Telisotuzumab adizutecan是一种正在开发用于治疗NSCLC的研究性药物。Osi是一种已获批用于治疗NSCLC的药物。本研究将分为两个阶段,在第一阶段,参与者将接受递增剂量的telisotuzumab adizutecan与Osi联合治疗。随后参与者将被随机分配到4个称为治疗组的组中,其中3组将接受来自剂量递增阶段的3种剂量之一的telisotuzumab adizutecan与O
【主题与分类】
主题标签:Non-Squamous Non-Small Cell Lung Cancer、c-MET。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07005102
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:非鳞状非小细胞肺癌,c-MET。非小细胞肺癌(NSCLC)是一种常见的肺癌类型,其中肺部异常细胞失控生长。本研究的目的是评估telisotuzumab adizutecan与固定剂量的奥希替尼(Osi)或标准治疗(Osi联合铂类/培美曲塞化疗)联合给药时的不良事件和疾病活动变化。Telisotuzumab adizutecan是一种正在开发用于治疗NSCLC的研究性药物。Osi是一种已获批用于治疗NSCLC的药物。本研究将分为两个阶段,在第一阶段,受试者将接受递增剂量的telisotuzumab adizutecan联合Osi。随后,受试者将被随机分配到4个称为治疗臂的组中,其中3个组将接受来自剂量递增阶段的3个剂量之一的telisotuzumab adizutecan联合Osi,或标准治疗(Osi联合化疗)。在第二阶段,受试者将接受来自前一阶段的最佳剂量telisotuzumab adizutecan联合Osi,或SOC。
大约854名成人参与者将参加这项研究,这些参与者患有1L估计肾小球滤过率(EGFR)突变(mut)不足数量(NSq)的非小细胞肺癌(NSCLC),研究将在全球200个中心进行。在第一阶段,剂量递增期间,参与者将接受递增剂量的静脉注射(IV) telisotuzumab adizutecan以及口服Osi片剂。参与者将接受3种剂量之一的telisotuzumab adizutecan联合Osi,或标准治疗(Osi联合化疗)。在第二阶段,参与者将接受最佳剂量的静脉注射telisotuzumab adizutecan联合口服Osi片剂,或标准治疗(SOC)。研究将持续约76个月。与标准治疗相比,本试验中参与者的治疗负担可能更高。参与者将在研究期间定期前往获批机构(医院或诊所)就诊。治疗效果将通过医学评估、血液检查、问卷和副作用进行频繁检查。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




