高选择性RET抑制剂普拉替尼(BLU-667)治疗甲状腺癌、非小细胞肺癌及其他晚期实体瘤的1/2期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录高选择性 RET 抑制剂 Pralsetinib (BLU-667) 在甲状腺癌、非小细胞肺癌及其他晚期实体瘤受试者中开展的 1/2 期研究

Hoffmann-La RocheHoffmann-La Roche
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其他分类RET-altered Non Small Cell Lung CancerMedullary Thyroid CancerRET-altered Papillary Thyroid CancerRET-altered Colon CancerRET-altered Solid TumorsLung NeoplasmCarcinoma, Non-Small-Cell LungThyroid DiseasesThyroid NeoplasmThyroid Cancer, PapillaryCarcinoma, NeuroendocrineRespiratory Tract Neoplasms
Phase 1/2 Study of the Highly-selective RET Inhibitor, Pralsetinib (BLU-667), in Participants With Thyroid Cancer, Non-Small Cell Lung Cancer, and Other Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

高选择性RET抑制剂普拉替尼(BLU-667)治疗甲状腺癌、非小细胞肺癌及其他晚期实体瘤的1/2期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录高选择性 RET 抑制剂 Pralsetinib (BLU-667) 在甲状腺癌、非小细胞肺癌及其他晚期实体瘤受试者中开展的 1/2 期研究。研究分为剂量递增部分(1 期)和扩展部分(2 期),入组晚期不可切除 NSCLC、晚期不可切除甲状腺癌及其他晚期实体瘤患者,这些患者在接受标准全身治疗后进展、对标准全身治疗反应不足、无法耐受标准治疗,或研究者判定标准治疗不适用,或疾病尚无公认标准治疗。数据可用于肿瘤治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:RET 改变的非小细胞肺癌、甲状腺髓样癌、RET 改变的甲状腺乳头状癌、RET 改变的结肠癌、RET 改变的实体瘤、肺肿瘤、癌、非小细胞肺癌、甲状腺疾病。该研究包含 2 个部分,即剂量递增部分(1 期)和扩展部分(2 期)。两个部分都将入组患有晚期不可切除 NSCLC、晚期不可切除甲状腺癌及其他晚期实体瘤的受试者,这些受试者在标准全身治疗后出现进展、对标准全身治疗未充分应答,或者受试者必须无法耐受标准治疗,或研究者已判定标准治疗不适用,或者其疾病必须尚无公认的标准治疗。

【主题与分类】

主题标签:RET-altered Non Small Cell Lung Cancer、Medullary Thyroid Cancer、RET-altered Papillary Thyroid Cancer、RET-altered Colon Cancer、RET-altered Solid Tumors、Lung Neoplasm、Carcinoma, Non-Small-Cell Lung、Thyroid Diseases、Thyroid Neoplasm、Thyroid Cancer, Papillary。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03037385

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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:RET基因改变的非小细胞肺癌、甲状腺髓样癌、RET基因改变的甲状腺乳头状癌、RET基因改变的结肠癌、RET基因改变的实体瘤、肺肿瘤、癌、非小细胞肺癌、甲状腺疾病。该研究包括2个部分,即剂量递增部分(1期)和扩展部分(2期)。两部分都将入组患有晚期不可切除的非小细胞肺癌、晚期不可切除的甲状腺癌以及其他晚期实体瘤的参与者,这些疾病在标准全身治疗后出现进展、对标准全身治疗应答不充分,或者参与者必须对标准治疗不耐受,或研究者已确定标准治疗不适合,或者其疾病尚无公认的标准治疗。

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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