ATX-295(KIF18A口服抑制剂)单药及联合抗肿瘤治疗晚期或转移性实体瘤(包括卵巢癌)的首次人体研究
疾病:晚期实体瘤、复发性乳腺癌、卵巢癌、高级别浆液性卵巢癌、三阴性乳腺癌、sqNSCLC、鳞状非小细胞肺癌。ATX-295 是一种口服药物,可抑制一种称为 KIF18A 的蛋白;KIF18A 是一种三磷酸腺苷(ATP)依赖性、正端导向的有丝分裂驱动蛋白

基本信息
资源简介
ATX-295(KIF18A口服抑制剂)单药及联合抗肿瘤治疗晚期或转移性实体瘤(包括卵巢癌)的首次人体研究
本数据集是 clinicaltrials.gov 公开数据集,主题涵盖 Advanced Solid Tumors、Breast Cancer Recurrent、Ovarian Cancer、High-grade Serous Ovarian Carcinoma、Triple Negative Breast Cancer。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期实体瘤、复发性乳腺癌、卵巢癌、高级别浆液性卵巢癌、三阴性乳腺癌、sqNSCLC、鳞状非小细胞肺癌。ATX-295 是一种口服药物,可抑制一种称为 KIF18A 的蛋白;KIF18A 是一种三磷酸腺苷(ATP)依赖性、正端导向的有丝分裂驱动蛋白。KIF18A 在特定晚期实体瘤中有助于有丝分裂期间的染色体排列和纺锤体微管动力学。临床前研究显示,ATX-295 可在多种不同实体瘤中诱导强效抗肿瘤活性,包括高级别浆液性卵巢癌、鳞状非小细胞肺癌和三阴性乳腺癌。这是一项首次人体、1 期、开放标签、单臂、剂量递增及 Simon 两阶段扩展研究,旨在评估 ATX-295 的安全性特征,并确定其作为单药治疗以及与贝伐珠单抗(或生物类似药)联合用药时的推荐 2 期剂量(RP2D)。此外,该研究旨在描述口服 ATX-295 作为单药治疗以及与贝伐珠单抗(或生物类似药)联合用药时的 PK、PD 和初步抗肿瘤活性。探索性目标包括考察生物标志物反应与 ATX-295 暴露之间的关系。将入组局部晚期或转移性高级别浆液性卵巢癌和鳞状非小细胞肺癌患者,以初步评估抗肿瘤效果,并进一步考察 ATX-295 在 RP2D 下的安全性和 PK。
【主题与分类】
主题标签:Advanced Solid Tumors、Breast Cancer Recurrent、Ovarian Cancer、High-grade Serous Ovarian Carcinoma、Triple Negative Breast Cancer、sqNSCLC、Squamous Non-small-cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06799065
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期实体瘤、复发性乳腺癌、卵巢癌、高级别浆液性卵巢癌、三阴性乳腺癌、sqNSCLC、鳞状非小细胞肺癌。ATX-295 是一种口服药物,可抑制一种称为 KIF18A 的蛋白;KIF18A 是一种三磷酸腺苷(ATP)依赖性、正端导向的有丝分裂驱动蛋白。KIF18A 在特定晚期实体瘤中有助于有丝分裂期间的染色体排列和纺锤体微管动力学。临床前研究显示,ATX-295 可在多种不同实体瘤中诱导强效抗肿瘤活性,包括高级别浆液性卵巢癌、鳞状非小细胞肺癌和三阴性乳腺癌。这是一项首次人体、1 期、开放标签、单臂、剂量递增及 Simon 两阶段扩展研究,旨在评估 ATX-295 的安全性特征,并确定其作为单药治疗以及与贝伐珠单抗(或生物类似药)联合用药时的推荐 2 期剂量(RP2D)。此外,该研究旨在描述口服 ATX-295 作为单药治疗以及与贝伐珠单抗(或生物类似药)联合用药时的 PK、PD 和初步抗肿瘤活性。探索性目标包括考察生物标志物反应与 ATX-295 暴露之间的关系。将入组局部晚期或转移性高级别浆液性卵巢癌和鳞状非小细胞肺癌患者,以初步评估抗肿瘤效果,并进一步考察 ATX-295 在 RP2D 下的安全性和 PK。
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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