BAY2927088 在 EGFR 和/或 HER2 突变晚期非小细胞肺癌患者中的首次人体研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 sevebertinib(BAY2927088)在携带 EGFR 和/或 HER2 基因突变的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中开展的首次人体研究

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clinicaltrials
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基因组Advanced Non-small Cell Lung CancerEGFR MutationHER2 Mutation
First in Human Study of BAY2927088 in Participants Who Have Advanced Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC) With Mutations in the Genes of Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) and/or Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 (HER2)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

BAY2927088 在 EGFR 和/或 HER2 突变晚期非小细胞肺癌患者中的首次人体研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 sevebertinib(BAY2927088)在携带 EGFR 和/或 HER2 基因突变的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中开展的首次人体研究。源站描述涵盖研究背景、突变机制及研究目的,涉及剂量递增等内容。数据可用于了解该靶向药物在特定突变人群中的研究设计,支持肿瘤学与肺癌领域的文献调研和试验信息整理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期非小细胞肺癌、EGFR 突变、HER2 突变。研究人员正在寻找更好的方法来治疗晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者,NSCLC 是一组已扩散到附近组织或身体其他部位的肺癌。表皮生长因子受体(EGFR)和人表皮生长因子受体 2(HER2)是帮助细胞生长和分裂的蛋白质。癌细胞中这些蛋白质的构建蓝图(基因)发生损伤(也称为突变),会导致异常 EGFR 和/或 HER2 的产生。这些异常蛋白质驱动癌症的生长和扩散。癌细胞中存在多种 EGFR 和/或 HER2 突变。研究治疗药物 sevebertinib(BAY2927088)预计可阻断突变的 EGFR 和 HER2 蛋白,从而可能阻止 NSCLC 的扩散。本研究的主要目的是了解:剂量递增,B

【主题与分类】

主题标签:Advanced Non-small Cell Lung Cancer、EGFR Mutation、HER2 Mutation。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05099172

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数据说明

疾病:晚期非小细胞肺癌、EGFR突变、HER2突变。研究人员正在寻找更好的方法来治疗晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者,NSCLC是一组已扩散至邻近组织或身体其他部位的肺癌。表皮生长因子受体(EGFR)和人表皮生长因子受体2(HER2)是帮助细胞生长和分裂的蛋白质。癌细胞中这些蛋白质的构建蓝图(基因)发生损伤(也称为突变),会导致异常EGFR和/或HER2的产生。这些异常蛋白质驱动癌症的生长和扩散。癌细胞中存在多种EGFR和/或HER2突变。研究药物sevabertinib(BAY2927088)预计可阻断突变的EGFR和HER2蛋白,从而可能阻止NSCLC的扩散。本研究的主要目的是了解:剂量递增、回填和扩展部分:* BAY2927088对受试者的安全性如何?* 受试者能够耐受(最大耐受剂量)或给予(最大给药剂量)的BAY2927088最高剂量是多少?

  • BAY2927088如何进入、通过和排出参与者的身体?为此,研究人员将测量以下内容:* 出现医学问题的参与者数量,也称为不良事件和严重不良事件,及其严重程度 * 因不良事件而停止研究治疗的参与者数量。* 参与者在不出现不良事件的情况下能服用的BAY2927088最高剂量(最大耐受剂量(MTD)),或在无法确定MTD的情况下,经测试发现对参与者安全的最高剂量(最大给药剂量(MAD))* 在每个剂量水平出现妨碍BAY2927088剂量增加的不良事件的参与者数量(剂量限制性毒性(DLTs))* 接受单次或多次BAY2927088给药后,血液中BAY2927088的(平均)总水平(也称为AUC)* BA的(平均)最高水平

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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