TB511 在晚期实体瘤中的临床试验

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为 TB511 注射液在晚期实体瘤中的临床试验,覆盖 NSCLC、前列腺癌、结直肠癌和肝细胞癌

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clinicaltrials
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其他预测NSCLCProstate CancerColorectal CancerHepatocellular Carcinoma
Clinical Trial of TB511 in Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

TB511 在晚期实体瘤中的临床试验

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为 TB511 注射液在晚期实体瘤中的临床试验,覆盖 NSCLC、前列腺癌、结直肠癌和肝细胞癌。研究分 Phase 1 与 Phase 2a:Phase 1 每个剂量组 3 至 6 例,Phase 2a 每队列约 20 例,共两个队列。总试验时长约 36 个月,个体受试者含最长 4 周筛选期、每周期 21 天的治疗期及治疗结束后 6 周安全性随访。可用于了解该试验设计、受试者规模与用药方案,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):适应症:NSCLC、前列腺癌、结直肠癌、肝细胞癌。1. 受试者数量 [Phase 1 临床试验] 每个剂量组 3 至 6 例患者 [Phase 2a 临床试验] 每个队列约 20 例患者(队列 1:约 20 例患者,队列 2:约 20 例患者) 2. 研究时长 临床试验总时长:自 IRB 批准之日起约 36 个月(但可能根据受试者入组率进行调整。) 个体受试者参与时长 筛选期:最长 4 周(28 天) 治疗期:每个周期为 3 周(21 天),给药将持续至出现停药原因。 安全性随访期:治疗结束(EOT)后 6 周 3. 研究产品 1. 研究药物 产品名称或代码:TB511 注射液(8 mg) * 剂型和用

【主题与分类】

主题标签:NSCLC、Prostate Cancer、Colorectal Cancer、Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06400160

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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

适应症:非小细胞肺癌、前列腺癌、结直肠癌、肝细胞癌。1. 受试者人数 [1期临床试验] 每个剂量组3至6例患者 [2a期临床试验] 每个队列约20例患者(队列1:约20例患者,队列2:约20例患者)2. 研究期限 * 总临床试验期限:自IRB批准之日起约36个月(但可能根据受试者入组率进行调整。) * 个体受试者参与期限 * 筛选期:最长4周(28天) * 治疗期:每个周期为3周(21天),给药将持续至出现停药原因。 * 安全性随访期:治疗结束(EOT)后6周 3. 研究产品 1. 研究药物 * 产品名称或编号:TB511注射液(8 mg) * 剂型与外观:白色或类白色冻干粉 ③ 主要成分:TB511 ④ 储存方法:密闭容器中冷冻(-20℃)保存;避光 2.

伴随药物 * 产品名称或代码:Keytruda * 剂型与外观:一种注射剂,由澄清至微乳光、无色至微黄色溶液组成,置于无色透明西林瓶中。 * 主要成分:Pembrolizumab ④ 贮藏方法:密闭容器中,2~8℃冷藏;避光;不得冷冻 4. 剂量与给药方法 [1期临床试验] 1. TB511 * 起始剂量组:4 mg * 剂量递增组:4 mg、8 mg、16 mg、24 mg ③ 剂量递减:12 mg、20 mg ④ 给药方法:1个周期为3周(21天)。TB511将每7天经腹部皮下给药1次,持续3周(21天)。应避免在同一部位重复注射;而应在腹部区域内轮换注射部位。不得注射于敏感或异常皮肤区域(如伤口、皮疹、发红、硬结等)。 ⑤ 给药计划:将持续给药直至出现不可接受的毒性

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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