在HER2表达/突变的晚期或转移性实体瘤患者中评估BL-M17D1

BL-M17D1-ST-101是多中心1期研究,评估BL-M17D1用于不可切除局部晚期或转移性HER2表达或突变实体瘤的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效

SystImmune Inc.SystImmune Inc.
clinicaltrials
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基因组Breast Cancer Stage IIIHER2-positive Metastatic Breast CancerUnresectable Breast CarcinomaHer2-PositiveHER2 Gene MutationGastroesophageal-junction CancerNon Small Cell Lung CancerEndometrial NeoplasmsPeritoneal CancerFallopian Tube CancerOvarian CancerUrothelial Carcinoma Bladder
Evaluate BL-M17D1 in Patients w/HER2-Expressing/Mutant Advanced or Metastatic Solid Tumors

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

在HER2表达/突变的晚期或转移性实体瘤患者中评估BL-M17D1

BL-M17D1-ST-101是多中心1期研究,评估BL-M17D1用于不可切除局部晚期或转移性HER2表达或突变实体瘤的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。研究分剂量递增、剂量探索和剂量扩展,药物于连续21天治疗周期第1天和第8天给药。涉及乳腺癌、HER2阳性转移性乳腺癌、胃食管交界癌、非小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤、腹膜癌、输卵管癌、卵巢癌、尿路上皮癌(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:III期乳腺癌、HER2阳性转移性乳腺癌、不可切除乳腺癌、HER2阳性、HER2基因突变、胃食管交界处癌、非小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤。BL-M17D1-ST-101是一项多中心、1期研究,评估BL-M17D1在不可切除的局部晚期或转移性HER2表达或HER2突变实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学特征和初步疗效。本研究将分为三部分进行(剂量递增、剂量探索和剂量扩展)。BL-M17D1将在连续21天治疗周期的第1天和第8天给药。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer Stage III、HER2-positive Metastatic Breast Cancer、Unresectable Breast Carcinoma、Her2-Positive、HER2 Gene Mutation、Gastroesophageal-junction Cancer、Non Small Cell Lung Cancer、Endometrial Neoplasms、Peritoneal Cancer、Fallopian Tube Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06714617

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    • 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:III期乳腺癌、HER2阳性转移性乳腺癌、不可切除乳腺癌、HER2阳性、HER2基因突变、胃食管交界处癌、非小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤。BL-M17D1-ST-101是一项多中心、1期研究,评估BL-M17D1在不可切除的局部晚期或转移性HER2表达或HER2突变实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学特征和初步疗效。本研究将分为三部分进行(剂量递增、剂量探索和剂量扩展)。BL-M17D1将在连续21天治疗周期的第1天和第8天给药。

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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