CPI-613(Devimistat)联合羟氯喹与5-氟尿嘧啶或吉西他滨治疗晚期化疗难治性实体瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期化疗难治性实体瘤的临床试验信息,覆盖晚期胆道癌、结直肠癌、胃食管结合部腺癌、肺腺癌、恶性实体瘤、卵巢癌、胰腺癌和尿路上皮癌等病种

基本信息
资源简介
CPI-613(Devimistat)联合羟氯喹与5-氟尿嘧啶或吉西他滨治疗晚期化疗难治性实体瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期化疗难治性实体瘤的临床试验信息,覆盖晚期胆道癌、结直肠癌、胃食管结合部腺癌、肺腺癌、恶性实体瘤、卵巢癌、胰腺癌和尿路上皮癌等病种。研究评估devimistat(CPI-613)联合羟氯喹及5-FU或吉西他滨治疗的总体缓解率,并评估无进展生存期和总生存期。数据可用于肿瘤治疗反应与生存结局的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期胆道癌、晚期结直肠癌、晚期胃食管结合部腺癌、晚期肺腺癌、晚期恶性实体瘤、晚期卵巢癌、晚期胰腺癌、晚期尿路上皮癌。主要目的:I. 本研究的主要目的是估计devimistat(CPI-613)联合HCQ并根据队列和适应症联合5-FU或吉西他滨治疗的总体缓解率(ORR)。次要目的:I. 评估接受CPI-613联合HCQ并根据队列和适应症联合5-FU或吉西他滨治疗的实体瘤患者的无进展生存期(PFS)。II. 确定接受CPI-613联合HCQ并根据队列和适应症联合5-FU或吉西他滨治疗的实体瘤患者的总生存期(OS)。
【主题与分类】
主题标签:Advanced Biliary Tract Carcinoma、Advanced Colorectal Carcinoma、Advanced Lung Adenocarcinoma、Advanced Malignant Solid Neoplasm、Advanced Ovarian Carcinoma、Advanced Pancreatic Carcinoma、Advanced Urothelial Carcinoma、Metastatic Biliary Tract Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Lung Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05733000
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05733000
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期胆道癌、晚期结直肠癌、晚期胃食管交界处腺癌、晚期肺腺癌、晚期恶性实体瘤、晚期卵巢癌、晚期胰腺癌、晚期尿路上皮癌。主要目标:I. 本研究的主要目标是评估使用devimistat(CPI-613)联合HCQ,并根据队列和适应症联合5-FU或吉西他滨治疗的总缓解率(ORR)。次要目标:I. 评估接受CPI-613联合HCQ,并根据队列和适应症联合5-FU或吉西他滨治疗的实体瘤患者的无进展生存期(PFS)。II. 确定接受CPI-613联合HCQ,并根据队列和适应症联合5-FU或吉西他滨治疗的实体瘤患者的总生存期(OS)。III. 评估接受CPI-613联合HCQ,并根据队列和适应症联合5-FU或吉西他滨治疗的实体瘤患者的缓解持续时间(DOR)。IV. 评估接受特定治疗的实体瘤患者的安全性和耐受性。
探索性目标:I. 将在基线、第1周期第1天(C1D1)、C1D15、第2周期第1天(C2D1)以及治疗终止时采集同意参与研究的队列3患者的血液,用于进一步的分子和代谢分析,可能包括但不限于蛋白质组学、代谢组学和遗传/基因组分析。大纲:患者被分配至3个队列中的1个。队列1:结直肠癌患者在研究期间接受devimistat静脉注射(IV)、5-FU静脉注射以及羟氯喹(HCQ)口服(PO)。患者还在整个研究期间接受计算机断层扫描(CT)和/或磁共振成像(MRI)以及血液标本采集。队列2:胰腺癌患者在研究期间接受devimistat静脉注射、5-FU静脉注射以及HCQ口服。患者还在整个研究期间接受CT和/或MRI以及血液标本采集。队列3:胃食管癌患者在研究期间接受devimistat静脉注射、5-FU静脉注射以及HCQ口服。尿路上皮癌、卵巢癌或非小细胞肺癌患者接受devimistat
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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