ASP5834 在成人实体瘤患者中合适剂量的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为在成人实体瘤患者中寻找 ASP5834 的合适剂量,覆盖实体瘤、非小细胞肺癌、胰腺导管腺癌和结直肠癌

Astellas Pharma IncAstellas Pharma Inc
clinicaltrials
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基因组回归Solid TumorNon-Small-Cell Lung CancerPancreatic Ductal AdenocarcinomaColorectal Cancer
A Study to Find a Suitable Dose of ASP5834 in Adults With Solid Tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

ASP5834 在成人实体瘤患者中合适剂量的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为在成人实体瘤患者中寻找 ASP5834 的合适剂量,覆盖实体瘤、非小细胞肺癌、胰腺导管腺癌和结直肠癌。研究关注携带特定 KRAS 基因突变的实体瘤人群,部分结直肠癌患者将接受 ASP5834 联合 panitumumab 治疗。研究旨在了解 ASP5834 在体内的代谢与作用过程,以帮助确定合适剂量并检查治疗可能带来的医学问题,主要目标之一是评估 ASP5834 的安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:实体瘤、非小细胞肺癌、胰腺导管腺癌、结直肠癌。基因包含遗传密码,告诉身体制造哪些蛋白质。许多类型的癌症是由一种名为 KRAS 的基因发生改变或突变引起的。研究人员正在寻找阻止由突变 KRAS 基因产生的异常蛋白质作用的方法。ASP5834 正在具有某些 KRAS 基因突变的实体瘤患者中进行研究。一些患有结肠或直肠实体瘤(结直肠癌)的人将接受 ASP5834 联合 panitumumab 治疗。Panitumumab 是一种用于结直肠癌的治疗方法。在这项研究中,研究人员将了解 ASP5834 如何被身体处理以及如何作用于身体。这些信息将有助于找到 ASP5834 的合适剂量,并检查治疗可能带来的任何医学问题。本研究的主要目的是检查 ASP5834 的安全性

【主题与分类】

主题标签:Solid Tumor、Non-Small-Cell Lung Cancer、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Colorectal Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07094204

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    • 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

疾病:实体瘤、非小细胞肺癌、胰腺导管腺癌、结直肠癌。基因包含遗传密码,指导身体制造哪些蛋白质。许多类型的癌症是由一种名为KRAS的基因发生改变或突变引起的。研究人员正在寻找阻止由突变KRAS基因产生的异常蛋白质作用的方法。ASP5834正在患有特定KRAS基因突变的实体瘤患者中进行研究。一些患有结肠或直肠实体瘤(结直肠癌)的患者将接受ASP5834联合帕尼单抗治疗。帕尼单抗是一种用于治疗结直肠癌的药物。在这项研究中,研究人员将了解ASP5834在体内如何被代谢和作用。这些信息将有助于找到ASP5834的合适剂量,并检查治疗可能带来的任何潜在医学问题。本研究的主要目的是检查单独给予ASP5834或与帕尼单抗联合给药的安全性及其耐受性;并找到单独给予ASP5834或与帕尼单抗联合给药的合适剂量。参与本研究的人员将是患有特定KRAS基因突变的局部晚期、不可切除或转移性实体瘤的成年人。

局部晚期意味着癌症已扩散至附近组织。不可切除意味着癌症无法通过手术切除。转移性意味着癌症已扩散至身体其他部位。他们要么对标准治疗无应答,要么无法接受标准治疗。人们无法参与的关键原因包括:患有特定的不可控癌症,如神经系统有症状或未经治疗的癌症;患有特定心脏疾病;肺部组织肿胀和炎症(肺炎或间质性肺病,也称为ILD);感染;或近期发生过中风或脑出血。在这项研究中,ASP5834首次用于人体。这是一项开放标签研究。这意味着参与本研究的人员和诊所工作人员将知道他们将接受单独使用ASP5834或ASP5834联合帕尼单抗治疗。本研究将分为2部分:第1部分称为剂量

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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