PF-07799544 单药或联合治疗晚期实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 PF-07799544 单药或联合 PF-07799933 治疗晚期实体瘤的临床试验信息

PfizerPfizer
clinicaltrials
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基因组预测MelanomaGliomaThyroid CancerNon-Small Cell Lung CancerMalignant NeoplasmsBrain NeoplasmsAdvanced or Metastatic Solid TumorsHGGLGGLow Grade GliomaHigh Grade GliomaDifferentiated Thyroid Cancer
A Study to Learn About the Study Medicine Called PF-07799544 as Monotherapy or in Combination in People With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

PF-07799544 单药或联合治疗晚期实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 PF-07799544 单药或联合 PF-07799933 治疗晚期实体瘤的临床试验信息。覆盖黑色素瘤、胶质瘤、甲状腺癌、非小细胞肺癌、脑肿瘤、高级别胶质瘤等瘤种。研究分两部分:Phase 1a 为单药治疗且已停止入组,Phase 1b 为联合治疗,入组条件包括转移或复发性实体瘤(排除结直肠癌)、携带 BRAF V600 突变、并接受过相应既往治疗。可用于了解该研究的安全性、疗效及入排标准,支持肿瘤治疗相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤、胶质瘤、甲状腺癌、非小细胞肺癌、恶性肿瘤、脑肿瘤、晚期或转移性实体瘤、HGG。本临床试验的目的是了解研究药物(PF-07799544)单独或联合使用作为晚期实体瘤成人患者潜在癌症治疗的安全性和效果。研究将分两部分进行:PF-07799544 作为单药(Phase 1a)以及 PF-07799544 与另一种研究药物 PF-07799933 联合使用(Phase 1b)。Phase 1a 已不再开放入组。在 Phase 1b(即“本研究”)中,我们正在寻找符合以下条件的参与者: 患有转移性或复发性实体瘤(不包括结直肠癌) 肿瘤具有称为“BRAF V600”的突变(异常基因)* 已按所分配队列接受过所需的既往癌症治疗。本研究中的所有参与者都将接受 bot

【主题与分类】

主题标签:Melanoma、Glioma、Thyroid Cancer、Non-Small Cell Lung Cancer、Malignant Neoplasms、Brain Neoplasms、Advanced or Metastatic Solid Tumors、HGG、LGG、Low Grade Glioma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05538130

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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

疾病:黑色素瘤、胶质瘤、甲状腺癌、非小细胞肺癌、恶性肿瘤、脑肿瘤、晚期或转移性实体瘤、HGG。本临床试验的目的是了解研究药物(PF-07799544)单用或联合用药作为晚期实体瘤成人患者潜在癌症治疗的安全性和效果。研究将分为两部分:PF-07799544单药治疗(1a期)和PF-07799544与另一种名为PF-07799933的研究药物联合治疗(1b期)。1a期已不再开放入组。在1b期(即“本研究”)中,我们正在寻找符合以下条件的受试者:* 患有转移性或复发性实体瘤(不包括结直肠癌)* 肿瘤携带称为“BRAF V600”的突变(异常基因)* 已按所分配队列接受所需的既往癌症治疗。本研究中所有受试者都将接受两种研究药物。两种研究药物均为片剂,在家中口服,每日两次。受试者将接受研究药物治疗,直至其癌症不再缓解、出现不可接受的副作用,或满2年。受试者可在2年后继续接受研究治疗。

我们将考察接受研究药物治疗的人们的体验。这将有助于我们判断研究药物是否安全有效。

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。

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