BI 765049 单药及联合 Ezabenlimab 治疗亚洲晚期 B7-H6 阳性实体瘤的剂量研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06091930

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病：胃肠道癌、肺癌、胰腺癌、结直肠癌、头颈癌、肝癌。这是一项在来自亚洲、患有不同类型晚期癌症（实体瘤）的成人中开展的研究。如果受试者患有胃癌、大肠癌和直肠癌、胰腺癌、肝癌、头颈癌或非小细胞肺癌，则可参加本研究。本研究面向既往治疗未获成功或已无可用治疗的患者。如果受试者的肿瘤具有B7-H6标志物，则可参与。本研究的目的是确定晚期癌症患者单独使用BI 765049以及与ezabenlimab联合使用时能够耐受的最高剂量。另一个目的是检查单独使用BI 765049以及与ezabenlimab联合使用是否能使肿瘤缩小。这两种药物都可能帮助免疫系统对抗癌症。只要受试者能够耐受并从研究中获益，参与研究的时间最长可达3年。在此期间，受试者大约每3周前往研究机构一次。在研究机构，受试者通过静脉输注接受单独BI 765049或与ezabenlimab联合用药。

BI 765049按3周周期给药，ezabenlimab每3周给药一次。医生会检查参与者的健康状况，并记录任何可能由BI 765049或ezabenlimab引起的健康问题。医生会定期检查肿瘤大小，并检查其是否已扩散至身体其他部位。

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。