14C-bemcentinib 健康男性受试者研究

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,记录一项在健康男性受试者中开展的 14C-bemcentinib 研究

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A Study to Investigate 14C-bemcentinib in Healthy Male Subjects

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

14C-bemcentinib 健康男性受试者研究

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,记录一项在健康男性受试者中开展的 14C-bemcentinib 研究。研究为 Phase 1、开放标签、非随机、单次口服给药设计,计划入组最多 8 名健康男性受试者以确保 6 名完成研究。受试者在 Day 1 早晨进食标准高脂早餐 30 分钟后单次口服 200 mg、约含 32.8 μCi(1.21 MBq)14C-bemcentinib 的剂量,并至少留院至 Day 8。数据覆盖 Non-Small Cell Lung Cancer、Metastatic Melanoma、Acute Myeloid Leukemia 等多种肿瘤及 COVID-19 主题标签,可用于了解该药物。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Non-Small Cell Lung Cancer, Metastatic Melanoma, Acute Myeloid Leukemia, Myelodysplastic Syndromes, Metastatic Pancreatic Cancer, Glioblastoma, Malignant Mesothelioma, COVID-19。这是一项 Phase 1、开放标签、非随机、单次口服给药研究,在最多 8 名健康男性受试者中开展(需要 6 名完成研究)。潜在受试者在给药前 28 天内接受筛选以评估其进入研究的资格。最多入组 8 名受试者以确保 6 名受试者完成研究。受试者在 Day -1 入住研究 site。在 Day 1 早晨,所有受试者在开始标准高脂早餐 30 分钟后接受单次口服 200 mg 剂量,该剂量含有约 32.8 μCi(1.21 MBq)的 14C-bemcentinib。受试者被限制在研究 site 直至至少 Day 8。受试者在研究 site 出院于

【主题与分类】

主题标签:Non-Small Cell Lung Cancer、Metastatic Melanoma、Acute Myeloid Leukemia、Myelodysplastic Syndromes、Metastatic Pancreatic Cancer、Glioblastoma、Malignant Mesothelioma、COVID-19。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06469138

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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:非小细胞肺癌、转移性黑色素瘤、急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征、转移性胰腺癌、胶质母细胞瘤、恶性间皮瘤、COVID-19。这是一项1期、开放标签、非随机、单次口服给药研究,受试者为最多8名健康男性受试者(需6名完成研究)。潜在受试者在给药前28天内接受筛选,以评估其进入研究的资格。最多入组8名受试者,以确保6名受试者完成研究。受试者于第-1天入住研究机构。第1天早晨,所有受试者在开始进食标准高脂早餐30分钟后,接受单次口服剂量200 mg、含约32.8 μCi(1.21 MBq)14C-bemcentinib的药物。受试者在研究机构内封闭至至少第8天。若满足以下出院标准,受试者于第8天出院:·质量平衡回收率≥90%,且·连续2个24小时周期内,合并排泄物(尿和粪)中回收的总放射性剂量<1%。

若第8天仍未达到这些出院标准,受试者须继续留院直至达到出院标准,最长至第15天。若第15天仍未达到标准,则要求受试者在非住院基础上再最多进行2次24小时排泄物样本采集,以便外推尿排泄和粪排泄数据。如有需要,这2次额外的非住院24小时采集分别于第22天和第29天早晨开始(并分别于第23天和第30天采集间隔结束时送至研究现场)。若第二次采集时受试者仍未达到所需标准,则根据研究者和申办方的决定,受试者退出研究。给药后4小时内发生呕吐的受试者,若无安全性顾虑,则于当天从研究现场出院,出院后完成研究程序。预计每名受试者参与研究的总时长(从筛选至门诊访视[如需要])最长为大约

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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