免疫调节剂AVM0703用于实体瘤和血液肿瘤患者的扩展可及性

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录了免疫调节剂AVM0703通过FDA扩展可及性方案(EAP)用于实体瘤和血液肿瘤患者的相关信息

AVM Biotechnology IncAVM Biotechnology Inc
clinicaltrials
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其他分类GlioblastomaSquamous Cell CarcinomaHodgkin LymphomaNon-hodgkin LymphomaBreast CancerProstate CancerGastric CancerOvarian CancerAcute LeukemiaPancreatic CancerSpindle Cell SarcomaCancer
Expanded Access to Immunomodulatory AVM0703 for Solid Tumor and Blood Cancer Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

免疫调节剂AVM0703用于实体瘤和血液肿瘤患者的扩展可及性

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录了免疫调节剂AVM0703通过FDA扩展可及性方案(EAP)用于实体瘤和血液肿瘤患者的相关信息。覆盖病种包括胶质母细胞瘤、鳞状细胞癌、霍奇金淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、乳腺癌、前列腺癌、胃癌、卵巢癌等。截至2024年7月,已有37名患者接受治疗,涵盖复发或复发性胶质母细胞瘤、不可手术或不适化疗的中枢神经系统鳞状细胞癌、转移性乳腺癌、卵巢癌、胃癌、霍奇金淋巴瘤、混合表型急性髓系白血病、结肠癌、B-ALL、恶性黏液样梭形细胞肿瘤、非小细胞肺癌、伴中枢神经系统受累的DLBCL、转移性前列腺癌、间变性T细胞非霍奇金淋巴瘤及转移性胰腺癌。药物相关副作用主要为1级。可用于肿瘤免疫治疗扩展可及性研。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胶质母细胞瘤、鳞状细胞癌、霍奇金淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、乳腺癌、前列腺癌、胃癌、卵巢癌。AVM Biotechnology, Inc. 应美国持牌MD或DO的请求,向实体瘤和血液肿瘤患者提供免疫调节剂AVM0703。截至2024年7月,已有37名患者通过该FDA-EAP接受治疗,包括被诊断为复发或复发性胶质母细胞瘤、不可手术/不适化疗的中枢神经系统鳞状细胞癌、转移性乳腺癌、卵巢癌、胃癌、霍奇金淋巴瘤、混合表型急性髓系白血病、结肠癌、B-ALL、恶性黏液样梭形细胞肿瘤、非小细胞肺癌、伴中枢神经系统受累的DLBCL、转移性前列腺癌、间变性T细胞非霍奇金淋巴瘤和转移性胰腺癌的患者。药物相关副作用主要为1级,包括

【主题与分类】

主题标签:Glioblastoma、Squamous Cell Carcinoma、Hodgkin Lymphoma、Non-hodgkin Lymphoma、Breast Cancer、Prostate Cancer、Gastric Cancer、Ovarian Cancer、Acute Leukemia、Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05974410

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:胶质母细胞瘤、鳞状细胞癌、霍奇金淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、乳腺癌、前列腺癌、胃癌、卵巢癌。AVM Biotechnology, Inc. 应美国持证MD或DO的请求,向实体瘤和血液癌症患者提供免疫调节剂AVM0703。截至2024年7月,已有37名患者通过该FDA-EAP接受治疗,包括被诊断为复发性或再发性胶质母细胞瘤、无法手术/不适合化疗的中枢神经系统鳞状细胞癌、转移性乳腺癌、卵巢癌、胃癌、霍奇金淋巴瘤、混合表型急性髓系白血病、结肠癌、B-ALL、恶性黏液样梭形细胞肿瘤、非小细胞肺癌、伴中枢神经系统受累的DLBCL、转移性前列腺癌、间变性T细胞非霍奇金淋巴瘤和转移性胰腺癌的患者。药物相关副作用主要为1级,包括输注期间瘙痒和约1周的低度失眠。

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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