TPST-1495 单药及联合 Pembrolizumab 治疗实体瘤的 1a/1b 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项 TPST-1495 单药及联合 Pembrolizumab 治疗晚期实体瘤的首次人体 1a/1b 期、多中心、开放标签、剂量递增、剂量与方案优化及扩展研究

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Phase 1a/1b Study of TPST-1495 as a Single Agent and in Combination With Pembrolizumab in Subjects With 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

TPST-1495 单药及联合 Pembrolizumab 治疗实体瘤的 1a/1b 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项 TPST-1495 单药及联合 Pembrolizumab 治疗晚期实体瘤的首次人体 1a/1b 期、多中心、开放标签、剂量递增、剂量与方案优化及扩展研究。覆盖结直肠癌、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、尿路上皮癌、子宫内膜癌、胃食管交界腺癌和胃腺癌等瘤种,所有组织学类型实体瘤患者均可入组。数据可用于评估最大耐受剂量、安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步抗肿瘤活性(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、结直肠癌、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、尿路上皮癌、子宫内膜癌、胃食管交界腺癌、胃腺癌。这是一项首次人体 1a/1b 期、多中心、开放标签、剂量递增、剂量与方案优化及扩展研究,评估 TPST-1495 作为单药以及与 pembrolizumab 联合用药,以确定其在晚期实体瘤受试者中的 MTD、安全性、耐受性、药代动力学(PD)、药效动力学(PK)及初步抗肿瘤活性。所有组织学类型的实体瘤受试者均有资格参加该研究。然而,优先入组的肿瘤类型为结直肠癌(CRC)、非小细胞肺癌(NSCLC)、头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)、尿路上皮癌、子宫内膜癌和胃食管交界

【主题与分类】

主题标签:Solid Tumor、Colorectal Cancer、Non Small Cell Lung Cancer、Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck、Urothelial Carcinoma、Endometrial Cancer、Gastroesophageal Junction Adenocarcinoma、Gastric Adenocarcinoma、Solid Tumors With PIK3Ca Mutation。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04344795

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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

适应症:实体瘤、结直肠癌、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、尿路上皮癌、子宫内膜癌、胃食管交界处腺癌、胃腺癌。这是一项首次人体、1a/1b期、多中心、开放标签、剂量递增、剂量和方案优化及扩展研究,旨在评估TPST-1495作为单药以及与帕博利珠单抗联合用药,在晚期实体瘤受试者中的最大耐受剂量(MTD)、安全性、耐受性、药代动力学(PD)、药效动力学(PK)及初步抗肿瘤活性。所有组织学类型的实体瘤受试者均符合研究入选条件。然而,优先入组的肿瘤类型为结直肠癌(CRC)、非小细胞肺癌(NSCLC)、头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)、尿路上皮癌、子宫内膜癌以及胃食管交界处(GEJ)或胃腺癌。

肿瘤产生的前列腺素以及肿瘤细胞和其他细胞类型(包括肿瘤微环境中的免疫抑制细胞群体)中的下游信号传导,被认为是这些选定恶性肿瘤进展的主要驱动因素。符合条件者必须已无已知可带来临床获益的标准治疗可用。该研究由3个阶段组成。剂量递增阶段将确定单药TPST-1495每日两次(BID)给药的最大耐受剂量(MTD)。方案与剂量优化阶段将评估TPST-1495单药的其他给药方案,并为所选方案确定RP2D。该组还将评估TPST-1495与pembrolizumab联合用药。扩展阶段将在疾病特异性队列以及针对PIK3Ca激活突变受试者的篮式队列中,评估TPST-1495按所选方案和剂量作为单药及与pembrolizumab联合用药的活性。

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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