评估ADU-1805在晚期实体瘤中安全性与PK的1期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦一项评估ADU-1805(抗SIRPα单克隆抗体)单药及联合pembrolizumab(抗PD-1抗体)治疗晚期实体瘤的1期研究

Sairopa B.V.Sairopa B.V.
clinicaltrials
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其他预测Solid Tumor, AdultMetastatic Solid TumorRefractory CancerCRC, Colorectal CancerRCC, Clear Cell AdenocarcinomaEndometrial Cancer
Phase 1 Study Evaluating the Safety and PK of ADU-1805 in Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估ADU-1805在晚期实体瘤中安全性与PK的1期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦一项评估ADU-1805(抗SIRPα单克隆抗体)单药及联合pembrolizumab(抗PD-1抗体)治疗晚期实体瘤的1期研究。覆盖成人实体瘤、转移性实体瘤、难治性癌症,以及结直肠癌、肾细胞癌、非小细胞肺癌、子宫内膜癌等瘤种。研究分为剂量递增和剂量扩展两个阶段,扩展阶段在四种晚期实体瘤中评估ADU-1805联合pembrolizumab在推荐2期剂量下的表现。数据可用于安全性、药代动力学、药效学及初步临床活性的分析(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、成人、转移性实体瘤、难治性癌症、CRC、结直肠癌、RCC、透明细胞腺癌、NSCLC(晚期非小细胞肺癌)、子宫内膜癌。本研究旨在评估ADU-1805(一种抗SIRPα单克隆抗体)作为单药以及与pembrolizumab(抗PD-1抗体)联合用药的安全性、PK、PD和初步临床活性。研究分为剂量递增阶段和剂量扩展阶段。剂量扩展阶段在四种晚期实体瘤中研究ADU-1805联合pembrolizumab在各自推荐2期剂量(RP2D)下的表现:晚期PD-(L)1初治MSS结直肠癌(CRC)、PD-1复发/难治的晚期MSS子宫内膜癌(EC)、肾细胞癌(RCC)或非小细胞肺癌(NSCLC)患者。

【主题与分类】

主题标签:Solid Tumor, Adult、Metastatic Solid Tumor、Refractory Cancer、CRC, Colorectal Cancer、RCC, Clear Cell Adenocarcinoma、Endometrial Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05856981

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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:实体瘤、成人、转移性实体瘤、难治性癌症、结直肠癌、RCC、透明细胞腺癌、NSCLC(晚期非小细胞肺癌)、子宫内膜癌。本研究旨在评估ADU-1805(一种抗SIRPα单克隆抗体)作为单药治疗以及与帕博利珠单抗(抗PD-1抗体)联合治疗的安全性、药代动力学、药效学和初步临床活性。该研究分为剂量递增阶段和剂量扩展阶段。剂量扩展阶段研究ADU-1805联合帕博利珠单抗在四种晚期实体瘤中按各自的2期推荐剂量(RP2D)给药:晚期PD-(L)1初治的MSS结直肠癌(CRC)、PD-1复发/难治的晚期MSS子宫内膜癌(EC)、肾细胞癌(RCC)或非小细胞肺癌(NSCLC)患者。

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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