AROG4-01 在晚期实体瘤患者中的 Phase 1 剂量递增与扩展研究
研究为开放标签设计,分为剂量递增(part A)与剂量扩展(part B)两部分,评估 AROG4-01 的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步抗肿瘤活性

基本信息
资源简介
AROG4-01 在晚期实体瘤患者中的 Phase 1 剂量递增与扩展研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 AROG4-01 在晚期实体瘤患者中的 Phase 1 剂量递增与扩展临床试验,覆盖 Mesothelioma、Colorectal Carcinoma、Ovarian Cancer 及 NSCLC(晚期非小细胞肺癌)等适应症。研究为开放标签设计,分为剂量递增(part A)与剂量扩展(part B)两部分,评估 AROG4-01 的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步抗肿瘤活性。数据可用于肿瘤治疗领域的临床试验分析、适应症分类与药物安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:实体瘤(Phase 1)、Mesothelioma、Colorectal Carcinoma、Ovarian Cancer、NSCLC(晚期非小细胞肺癌)。本研究是一项开放标签的 Phase 1 剂量递增试验,包含两个扩展队列,旨在研究 AROG4-01 在 Mesothelioma 及其他晚期实体瘤患者中的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步抗肿瘤活性。该临床试验分为两部分:剂量递增(part A)和剂量扩展(part B)。剂量递增:在本试验中,患者将按顺序入组递增剂量队列,并持续接受 AROG4-01,直至疾病进展、不可接受的毒性、撤回知情同意或研究用药品(IMP)停药标准中另行规定的情况。剂量队列中的患者将接受 AROG4-01 静脉(IV)给药
【主题与分类】
主题标签:Solid Tumors (Phase 1)、Mesothelioma、Colorectal Carcinoma、Ovarian Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06652529
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06652529
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:实体瘤(1期)、间皮瘤、结直肠癌、卵巢癌、非小细胞肺癌(晚期非小细胞肺癌)。本研究是一项开放标签、1期剂量递增试验,包含两个扩展队列,旨在研究AROG4-01在间皮瘤及其他晚期实体瘤患者中的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步抗肿瘤活性。本临床试验分为两部分:剂量递增(A部分)和剂量扩展(B部分)。剂量递增:在本试验中,患者将按顺序入组递增剂量队列,并将持续接受AROG4-01治疗,直至疾病进展、出现不可接受的毒性、撤回知情同意或符合研究用药品(IMP)停药标准中规定的其他情况。剂量队列中的患者将接受AROG4-01静脉(IV)给药,同一剂量下每周给药两次,连续给药四周(等于一个周期)且不中断,除非为管理不良事件(AE)而必须中断。预计设置六个递增剂量水平的队列。
剂量递增可继续进行,直至确定B部分推荐剂量,该剂量将作为2期推荐剂量(RP2D),并可根据安全性、初步疗效、药代动力学(PK)和药效动力学(PD)数据,基于安全审查委员会(SRC)的建议予以确定。RP2D被定义为2期推荐剂量,但将有2个队列作为1期扩展部分接受该特定剂量治疗,以获得更多安全性和疗效数据。在最近完成的队列的SRC会议之后,将进行至下一剂量水平的递增。在考虑下一队列的适当剂量水平时,将适用以下规定:* 如果给定队列的患者在DLT期间发生1例≥2级不良事件(AE),或如果至少1例患者体重下降>10%,则最大剂量增量将限制为100%。* 如果给定队列的1例患者在DLT期间发生1例DLT,则最大剂量增量将限制为50%。如果先前的情况
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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