PF-07985045 单药或联合其他抗癌疗法治疗携带基因改变的晚期实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于一项关于研究药物 PF-07985045 的临床研究,考察其单药或与其他抗癌疗法联合用于携带 KRAS 基因突变的晚期实体瘤患者时的安全性与效果,并探索最佳给药剂量

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时间序列预测Carcinoma, Pancreatic DuctalColorectal NeoplasmsCarcinoma, Non-Small-Cell Lung
A Study to Learn About the Study Medicine PF-07985045 When Given Alone or With Other Anti-cancer Therapies in People With Advanced Solid Tumors That Have a Change in a Gene.

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

PF-07985045 单药或联合其他抗癌疗法治疗携带基因改变的晚期实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于一项关于研究药物 PF-07985045 的临床研究,考察其单药或与其他抗癌疗法联合用于携带 KRAS 基因突变的晚期实体瘤患者时的安全性与效果,并探索最佳给药剂量。覆盖癌种包括胰腺导管癌、结直肠肿瘤和非小细胞肺癌等。数据可用于了解该药物在晚期实体瘤中的安全性特征、疗效信号及剂量探索方向,为后续肿瘤治疗研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胰腺导管癌、结直肠肿瘤、非小细胞肺癌。本研究的目的是了解研究药物在单独给药或与其他抗癌疗法联合给药时的安全性和效果。抗癌疗法是一种阻止癌症生长的治疗方法。本研究还旨在找到研究药物的最佳用量。本研究正在招募患有实体瘤(体内形成肿块或生长的异常细胞团)的参与者,这些实体瘤: 为晚期(经治疗后癌症不消失或未消退)且 具有 KRAS 基因突变(KRAS 基因 DNA 的改变,可导致细胞大量增殖)。这包括(但不限于)以下癌症类型:* 非小细胞肺癌(NSCLC):这是一种肺癌,其细胞生长缓慢但常扩散至身体其他部位

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Pancreatic Ductal、Colorectal Neoplasms、Carcinoma, Non-Small-Cell Lung。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06704724

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数据说明

疾病:胰腺导管癌、结直肠肿瘤、非小细胞肺癌。本研究旨在了解研究药物单独使用或与其他抗癌疗法联合使用时的安全性和效果。抗癌疗法是一种阻止癌症生长的治疗方法。本研究还旨在确定研究药物的最佳剂量。本研究正在寻找患有以下实体瘤(在体内形成肿块或生长的异常细胞团)的参与者:* 处于晚期(癌症经治疗后不消失或未远离)且 * 具有KRAS基因突变(KRAS基因DNA的改变,可导致细胞大量生长)。这包括(但不限于)以下癌症类型:* 非小细胞肺癌(NSCLC):这是一种肺癌,其细胞生长缓慢,但常扩散至身体其他部位。* 结直肠癌(CRC):这是一种结肠(大肠的一部分)或直肠细胞失控生长的疾病。* 胰腺导管腺癌(PDAC):这是一种始于胰腺导管的癌症,但可迅速扩散至身体其他部位。

胰腺是一个长而扁平的腺体,位于腹部胃的后方。胰腺产生有助于消化的酶,还产生有助于控制血糖水平的激素。本研究的所有参与者都将口服研究药物(PF-07985045)片剂。这将以21天或28天为一个周期重复进行。根据参与者被纳入研究的哪个部分,他们将接受研究药物(PF-07985045单药或与其他抗癌药物联合使用)。这些抗癌药物将在研究诊所通过静脉注射(IV)给药,即在21天或28天周期内的不同时间点(取决于治疗方案)直接注入静脉。参与者可以继续服用研究药物(PF-07985045)和联合抗癌治疗,直到他们的癌症不再有反应。该研究将观察

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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