Sevabertinib(BAY 2927088)治疗HER2突变实体瘤的疗效与安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为一项关于 Sevabertinib(BAY 2927088)片剂治疗携带 HER2 突变实体瘤患者的疗效与安全性研究

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clinicaltrials
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医学影像预测Advanced Solid TumorsHER2 Mutation
A Study to Learn More About How Well Treatment With Sevabertinib (BAY 2927088) Tablets Works and How Safe it is in Participants Who Have a Solid Tumor With Mutations of the Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 (HER2)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Sevabertinib(BAY 2927088)治疗HER2突变实体瘤的疗效与安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为一项关于 Sevabertinib(BAY 2927088)片剂治疗携带 HER2 突变实体瘤患者的疗效与安全性研究。覆盖晚期实体瘤与 HER2 突变,涉及结肠或直肠、子宫与宫颈、乳腺、膀胱、胆道等部位的肿瘤,以及除晚期非小细胞肺癌(NSCLC)外的其他实体瘤类型。可用于了解该药物在不同 HER2 突变实体瘤中的表现,支持肿瘤学与肺癌相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期实体瘤,HER2 突变。研究人员正在寻找更好的方法来治疗携带 HER2 激活突变的实体瘤患者。在一种治疗方法获批供人使用之前,研究人员会开展临床试验,以更好地了解其安全性和作用机制。在本试验中,研究人员希望了解 BAY2927088(sevabertinib)对携带 HER2 突变的不同类型实体瘤患者的疗效。这些肿瘤包括结肠或直肠、子宫和宫颈(子宫下部)、乳腺、膀胱和胆道(包括胆囊和胆管)的肿瘤,以及其他类型的实体瘤,但晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者除外。实体瘤可能发生一种名为人表皮生长因子受体 2(HER2)的基因的特定改变或突变。这会导致形成一种 a

【主题与分类】

主题标签:Advanced Solid Tumors、HER2 Mutation。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06760819

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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:晚期实体瘤,HER2突变。研究人员正在寻找更好的方法来治疗携带HER2激活突变的实体瘤患者。在一种治疗方法获批供患者使用之前,研究人员会开展临床试验,以更好地了解其安全性和作用机制。在本试验中,研究人员希望了解BAY2927088(sevabertinib)对携带HER2突变的不同类型实体瘤患者的疗效。这些肿瘤包括结肠或直肠、子宫和宫颈(子宫下部)、乳腺、膀胱和胆道(包括胆囊和胆管)的肿瘤,以及其他类型的实体瘤,但晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者除外。实体瘤可能在一个名为人表皮生长因子受体-2(HER2)的基因上存在特定改变或突变。这会导致癌细胞中形成异常形式的HER2蛋白,从而引起细胞生长增加。研究治疗药物BAY2927088预计可阻断异常的HER2蛋白,从而可能阻止癌症扩散。该试验将纳入约111名至少18岁的受试者。

所有参与者将口服20毫克BAY2927088片剂。参与者将以3周为一个周期接受治疗。这些3周的周期将在整个试验期间重复进行。参与者可以持续服用BAY2927088,直至癌症恶化、出现医疗问题或退出试验。在试验期间,医生将对身体不同部位进行影像扫描,以研究癌症的扩散情况,并使用超声心动图或心脏磁共振成像(MRI)以及心电图(ECG)检查心脏健康状况。医生还将采集血液和尿液样本,并进行体格检查,以检查参与者的健康状况。他们将询问参与者的感受以及是否有任何医疗问题。

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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