PF-07921585 单药或联合其他抗癌药物治疗癌症的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06580938

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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、膀胱癌、肾细胞癌、黑色素瘤、头颈癌、结直肠癌。本研究包含3个部分：第1部分：PF-07921585单药剂量递增，以确定单药治疗的推荐剂量以供进一步研究。第2部分：PF-07921585联合抗PD-1抑制剂sasanlimab及可能其他抗癌药物进行剂量递增，以确定联合治疗的推荐扩展剂量。第3部分：剂量优化/扩展将评估PF-07921585联合sasanlimab及可能其他抗癌药物的方案。在第2部分确定推荐扩展剂量后，患有特定实体瘤的参与者将按如下方式入组3-4个队列：* 队列1：黑色素瘤 * 队列2：微卫星稳定(MSS)转移性结直肠癌 * 队列3：非小细胞肺癌(NSCLC) * 队列4：实体瘤，肿瘤类型和临床设置将根据新出现的数据确定。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。