Palbociclib联合Cisplatin或Carboplatin治疗晚期实体瘤
主要目标为评估联合用药的安全性与耐受性并确定II期推荐剂量,次要目标包括表征Cisplatin、Carboplatin的药代动力学特征、获取初步抗肿瘤疗效证据,以及基于Palbociclib谷浓度和CDK4抑制读数开展PK/PD相关性分析

基本信息
资源简介
Palbociclib联合Cisplatin或Carboplatin治疗晚期实体瘤
本数据集来自clinicaltrials.gov,收录Palbociclib联合Cisplatin或Carboplatin治疗晚期实体瘤的临床试验信息,覆盖实体瘤、III期胰腺癌、IIIA/IIIB/IIIC/IV期乳腺癌及IIIA/IIIB期非小细胞肺癌等适应症。主要目标为评估联合用药的安全性与耐受性并确定II期推荐剂量,次要目标包括表征Cisplatin、Carboplatin的药代动力学特征、获取初步抗肿瘤疗效证据,以及基于Palbociclib谷浓度和CDK4抑制读数开展PK/PD相关性分析。可用于肿瘤治疗方案的疗效与安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:实体瘤、III期胰腺癌、IIIA期乳腺癌、IIIA期非小细胞肺癌、IIIB期乳腺癌、IIIB期非小细胞肺癌、IIIC期乳腺癌、IV期乳腺癌。主要目标:I. 评估Palbociclib与Cisplatin或Carboplatin联合给药时的安全性和耐受性。II. 确定所测试联合方案的II期推荐剂量(RP2D)。次要目标:I. 表征Cisplatin、Carboplatin的药代动力学(PK)特征。II. 获得所测试联合方案抗肿瘤疗效的初步证据。III. 使用第1周期第22天(C1D22)采集的肿瘤及替代样本中的Palbociclib谷浓度和细胞周期蛋白依赖性激酶4(CDK4)抑制读数,进行PK/药效动力学(PD)相关性分析。IV. 评估t
【主题与分类】
主题标签:Solid Neoplasm、Stage III Pancreatic Cancer、Stage IIIA Breast Cancer、Stage IIIA Non-Small Cell Lung Cancer、Stage IIIB Breast Cancer、Stage IIIB Non-Small Cell Lung Cancer、Stage IIIC Breast Cancer、Stage IV Breast Cancer、Stage IV Non-Small Cell Lung Cancer、Stage IVA Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02897375
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:实体瘤、III期胰腺癌、IIIA期乳腺癌、IIIA期非小细胞肺癌、IIIB期乳腺癌、IIIB期非小细胞肺癌、IIIC期乳腺癌、IV期乳腺癌。主要目标:I. 评估帕博西尼与顺铂或卡铂联合给药时的安全性和耐受性。II. 确定测试组合的推荐2期剂量(RP2D)。次要目标:I. 表征顺铂、卡铂的药代动力学(PK)特征。II. 获得测试联合方案抗肿瘤疗效的初步证据。III. 使用帕博西尼谷浓度和细胞周期蛋白依赖性激酶4(CDK4)抑制读数,在疗程1第22天(C1D22)收集的肿瘤和替代样本中进行PK/药效动力学(PD)相关性分析。IV. 评估基于组织的生物标志物与疗效之间的潜在关联。大纲:这是一项剂量递增研究。患者被分配到2个组中的1个。A组:患者在第1天接受顺铂静脉注射(IV),持续30-60分钟,并在第2-22天每天一次(QD)口服(PO)帕博西尼。
在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复治疗,最多6个疗程。B组:患者在第1天接受卡铂静脉注射,持续30-60分钟,并在第2-22天每天口服palbociclib。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复治疗,最多6个疗程。完成研究治疗后,患者随访最多4周。
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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