I-II期首次人体TROP2 ADC治疗标准治疗难治性晚期不可切除/转移性实体瘤(KL264-01)
开放标签、I-II期、首次人体研究,评估SKB264单药治疗局部晚期不可切除或转移性、对所有标准治疗难治的实体瘤。癌种包括上皮性卵巢癌、胃腺癌、尿路上皮癌、非小细胞肺癌、子宫内膜癌、头颈鳞癌等,源站标签另含乳腺癌和宫颈癌

基本信息
资源简介
I-II期首次人体TROP2 ADC治疗标准治疗难治性晚期不可切除/转移性实体瘤(KL264-01)
开放标签、I-II期、首次人体研究,评估SKB264单药治疗局部晚期不可切除或转移性、对所有标准治疗难治的实体瘤。癌种包括上皮性卵巢癌、胃腺癌、尿路上皮癌、非小细胞肺癌、子宫内膜癌、头颈鳞癌等,源站标签另含乳腺癌和宫颈癌。入组前不评估TROP2,但回顾性检测,申办方将请求新鲜活检或存档标本。患者每次按规定剂量静脉输注给药,周期持续至疾病进展或不可接受毒性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应证:上皮性卵巢癌、胃腺癌、胃食管结合部腺癌、尿路上皮癌、非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜癌、头颈部鳞状细胞癌。这是一项开放标签、I-II期、首次人体(FIH)研究,旨在评估SKB264单药治疗用于局部晚期不可切除或转移性实体瘤且对所有标准治疗均难治的患者。入组前不进行TROP2(滋养层抗原2)评估,但将进行回顾性评估。不要求通过免疫组织学或其他方法确认TROP2(滋养层抗原2)表达,但申办方将要求提供新鲜肿瘤活检组织或来自存档材料的组织标本,以回顾性测定TROP2(滋养层抗原2)表达。经研究者判断,患者必须是适合接受试验性治疗且其肿瘤对标准治疗难治的候选者。患者将在每次给药时按规定的剂量水平接受研究药物单次静脉输注。周期将持续进行,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。本研究分为2个部分(I期和II期)。
【主题与分类】
主题标签:Epithelial Ovarian Cancer、Gastric Adenocarcinoma、Gastroesophageal Junction Adenocarcinoma、Urothelial Carcinoma、Non-Small Cell Lung Cancer、Small-Cell Lung Cancer、Endometrial Carcinoma、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Breast Cancer、Cervical Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04152499
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04152499
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应证:上皮性卵巢癌、胃腺癌、胃食管结合部腺癌、尿路上皮癌、非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜癌、头颈部鳞状细胞癌。这是一项开放标签、I-II期、首次人体(FIH)研究,旨在评估SKB264单药治疗用于局部晚期不可切除或转移性实体瘤且对所有标准治疗均难治的患者。入组前不进行TROP2(滋养层抗原2)评估,但将进行回顾性评估。不要求通过免疫组织学或其他方法确认TROP2(滋养层抗原2)表达,但申办方将要求提供新鲜肿瘤活检组织或来自存档材料的组织标本,以回顾性测定TROP2(滋养层抗原2)表达。经研究者判断,患者必须是适合接受试验性治疗且其肿瘤对标准治疗难治的候选者。患者将在每次给药时按规定的剂量水平接受研究药物单次静脉输注。周期将持续进行,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。本研究分为2个部分(I期和II期)。
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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