评估递增剂量司美替尼联合MEDI4736及司美替尼联合MEDI4736和曲美木单抗治疗晚期实体瘤患者的安全性、耐受性和抗肿瘤活性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项I期、开放标签、多中心药物联合研究,覆盖肺癌、黑色素瘤、头颈癌、胃食管癌、乳腺癌、胰腺腺癌、结直肠癌和胆道癌等晚期实体瘤患者

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其他分类Lung CancerMelanomaHead and Neck CarcinomaGastroesophageal CancerBreast CancerPancreatic AdenocarcinomaColorectal CancerBiliary Tract Cancer
A Study to Assess the Safety, Tolerability and Anti-tumour Activity of Ascending Doses of Selumetinib in Combination With MEDI4736 and Selumetinib in Combination With MEDI4736 and Tremelimumab in Patients With Advanced Solid Tumours

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

评估递增剂量司美替尼联合MEDI4736及司美替尼联合MEDI4736和曲美木单抗治疗晚期实体瘤患者的安全性、耐受性和抗肿瘤活性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项I期、开放标签、多中心药物联合研究,覆盖肺癌、黑色素瘤、头颈癌、胃食管癌、乳腺癌、胰腺腺癌、结直肠癌和胆道癌等晚期实体瘤患者。研究评估口服selumetinib(AZD6244 Hyd-sulfate)联合静脉注射MEDI4736,以及selumetinib联合MEDI4736与静脉注射tremelimumab的双联和三联方案,在标准治疗难治或无标准治疗可用的患者中,递增剂量的安全性、耐受性和初步抗肿瘤活性。在确定相关剂量的安全性与耐受性后,将启动扩展队列进一步评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:肺癌、黑色素瘤、头颈癌、胃食管癌、乳腺癌、胰腺腺癌、结直肠癌、胆道癌。这是一项I期、开放标签、多中心药物联合研究,研究口服selumetinib(AZD6244 Hyd-sulfate)联合静脉注射(IV)MEDI4736的双联方案,以及口服selumetinib联合静脉注射MEDI4736和静脉注射tremelimumab的三联方案,用于标准治疗难治或无标准治疗可用的晚期实体瘤患者。将研究递增剂量的selumetinib(AZD6244 Hyd-sulfate)联合MEDI4736,以及selumetinib联合MEDI4736和tremelimumab的安全性、耐受性和初步抗肿瘤活性。一旦确定相关剂量的安全性和耐受性,将启动扩展队列,以进一步评估安全性、耐受性、an

【主题与分类】

主题标签:Lung Cancer、Melanoma、Head and Neck Carcinoma、Gastroesophageal Cancer、Breast Cancer、Pancreatic Adenocarcinoma、Colorectal Cancer、Biliary Tract Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02586987

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    • 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:肺癌、黑色素瘤、头颈部癌、胃食管癌、乳腺癌、胰腺腺癌、结直肠癌、胆道癌。这是一项I期、开放标签、多中心、药物联合研究,旨在评估口服司美替尼(AZD6244 硫酸氢盐)联合静脉注射(IV)MEDI4736的双药联合方案,以及口服司美替尼联合静脉注射MEDI4736和静脉注射曲美木单抗的三药联合方案,用于标准治疗难治或不适用标准治疗的晚期实体瘤患者。研究将探讨司美替尼(AZD6244 硫酸氢盐)联合MEDI4736,以及司美替尼联合MEDI4736和曲美木单抗的递增剂量下的安全性、耐受性和初步抗肿瘤活性。一旦确定相关剂量的安全性和耐受性,将启动扩展队列,以进一步评估安全性、耐受性,并对药物联合的作用机制和抗肿瘤活性进行初步评价。强制配对活检扩展队列将按肿瘤类型划分。双药联合和三药联合治疗的扩展队列将独立开放。

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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