MGD019 DART® 蛋白用于不可切除/转移性癌症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 MGD019(DART® 蛋白)在不可切除或转移性癌症中的 Phase 1 开放标签研究,覆盖鳞状非小细胞肺癌、转移性前列腺癌、皮肤黑色素瘤、结直肠癌、晚期癌症及成人实体瘤

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clinicaltrials
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蛋白质预测Squamous Cell Non Small Cell Lung CancerProstate Cancer MetastaticCutaneous MelanomaColorectal CancerAdvanced CancerSolid Tumor, Adult
MGD019 DART® Protein in Unresectable/Metastatic Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

MGD019 DART® 蛋白用于不可切除/转移性癌症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 MGD019(DART® 蛋白)在不可切除或转移性癌症中的 Phase 1 开放标签研究,覆盖鳞状非小细胞肺癌、转移性前列腺癌、皮肤黑色素瘤、结直肠癌、晚期癌症及成人实体瘤。研究评估 lorigerlimab 的安全性、耐受性、药代动力学、药效学及初步抗肿瘤活性,采用 3+3+3 剂量递增设计确定剂量限制性毒性与最大耐受/给药剂量,随后进入队列扩展阶段,在预期对双免疫检查点阻断敏感的特定瘤种中进一步表征安全性与初步抗肿瘤活性。可用于肿瘤免疫治疗相关的安全性、剂量探索与疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:鳞状非小细胞肺癌、转移性前列腺癌、皮肤黑色素瘤、结直肠癌、晚期癌症、成人实体瘤。本研究的目的是评估 lorigerlimab 的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效学及初步抗肿瘤活性。这项 Phase 1 开放标签研究将表征 MGD019 的安全性、剂量限制性毒性(DLTs)以及最大耐受/给药剂量(MTD/MAD)。剂量递增将在任何组织学类型的晚期实体瘤患者中采用 3+3+3 设计进行。一旦确定 MTD/MAD,将入组一个队列扩展阶段,以在预期对双免疫检查点阻断敏感的特定肿瘤类型患者中进一步表征安全性和初步抗肿瘤活性。

【主题与分类】

主题标签:Squamous Cell Non Small Cell Lung Cancer、Prostate Cancer Metastatic、Cutaneous Melanoma、Colorectal Cancer、Advanced Cancer、Solid Tumor, Adult。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03761017

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    • 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

疾病类型:鳞状细胞非小细胞肺癌、转移性前列腺癌、皮肤黑色素瘤、结直肠癌、晚期癌症、实体瘤、成人。本研究旨在评估lorigerlimab的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学及初步抗肿瘤活性。这项1期开放标签研究将描述MGD019的安全性、剂量限制性毒性(DLTs)以及最大耐受/给药剂量(MTD/MAD)。剂量递增将在任何组织学类型的晚期实体瘤患者中采用3+3+3设计进行。一旦确定MTD/MAD,将进入队列扩展阶段,以进一步描述在预期对双重检查点阻断敏感的特定肿瘤类型患者中的安全性和初步抗肿瘤活性。

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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