Lurbinectedin联合Doxorubicin治疗平滑肌肉瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Lurbinectedin联合Doxorubicin治疗晚期平滑肌肉瘤的开放标签1b/2期临床试验信息

Massachusetts General HospitalMassachusetts General Hospital
clinicaltrials
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基因组分类Advanced Soft-tissue SarcomaMetastatic Soft-tissue SarcomaAdvanced LeiomyosarcomaLeiomyosarcoma Metastatic
Lurbinectedin + Doxorubicin In Leiomyosarcoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Lurbinectedin联合Doxorubicin治疗平滑肌肉瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Lurbinectedin联合Doxorubicin治疗晚期平滑肌肉瘤的开放标签1b/2期临床试验信息。覆盖晚期或转移性软组织肉瘤及平滑肌肉瘤患者,1b期采用标准3+3设计确定最大耐受剂量和推荐2期剂量,随后开展随机2期试验,按1:1分配至联合治疗组或Doxorubicin单药组。可用于了解该联合方案的安全性、剂量探索及疗效评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期软组织肉瘤、转移性软组织肉瘤、晚期平滑肌肉瘤、转移性平滑肌肉瘤。这是一项开放标签的1b/2期研究,探索lurbinectedin与doxorubicin联合用药的安全性和有效性。- 1b期试验将遵循标准3+3设计。在确定lurbinectedin联合doxorubicin的最大耐受剂量(MTD)和推荐2期剂量(RP2D)后,将启动针对晚期平滑肌肉瘤(LMS)受试者的随机2期试验。受试者将按1:1随机入组至两个治疗臂之一: 臂1:Lurbinectedin联合Doxorubicin 臂2:Doxorubicin单药治疗。这是一项Ib/II期临床试验。Ib期临床试验测试研究药物组合的安全性,并尝试确定用于进一步研究的研究药物的适当剂量。“研究性

【主题与分类】

主题标签:Advanced Soft-tissue Sarcoma、Metastatic Soft-tissue Sarcoma、Advanced Leiomyosarcoma、Leiomyosarcoma Metastatic。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05099666

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数据说明

疾病状态:晚期软组织肉瘤、转移性软组织肉瘤、晚期平滑肌肉瘤、转移性平滑肌肉瘤。这是一项开放标签的1b/2期研究,探索lurbinectedin联合多柔比星的安全性和有效性。- 1b期试验将遵循标准3+3设计。在确定lurbinectedin联合多柔比星的最大耐受剂量(MTD)和推荐2期剂量(RP2D)后,将启动针对晚期平滑肌肉瘤(LMS)受试者的随机2期试验。受试者将按1:1随机入组至两个治疗臂之一:* 第1臂:Lurbinectedin联合多柔比星 * 第2臂:多柔比星单药治疗。这是一项Ib/II期临床试验。Ib期临床试验测试研究性药物组合的安全性,并尝试确定用于进一步研究的研究性药物的适当剂量。“研究性”意味着这些药物正在被研究。美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准lurbinectedin用于该特定疾病,但已批准其用于治疗小细胞肺癌。美国

FDA已批准多柔比星作为软组织肉瘤的治疗选择。Lurbinectedin是一种合成衍生的化学物质,能与DNA结合。与DNA的结合可能诱导细胞死亡。多柔比星是一种细胞毒性化疗药物,通过多种机制杀死癌细胞,包括与DNA结合。

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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