Rinatabart Sesutecan(Rina-S、PRO1184、GEN1184)治疗晚期实体瘤(GCT1184-01/PRO1184-001)
Rina-S 是一种靶向叶酸受体 α(FRα)的抗体偶联药物,研究评估其安全性、耐受性、药代动力学(PK)和抗肿瘤活性。覆盖瘤种包括高级别上皮性卵巢癌、高级别浆液性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌、非小细胞肺癌(含 EGFR 突变 NSCLC)、乳腺癌和间皮瘤

基本信息
资源简介
Rinatabart Sesutecan(Rina-S、PRO1184、GEN1184)治疗晚期实体瘤(GCT1184-01/PRO1184-001)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Rinatabart Sesutecan(Rina-S,亦称 GEN1184,原称 PRO1184)在晚期实体瘤中的 1/2 期研究。Rina-S 是一种靶向叶酸受体 α(FRα)的抗体偶联药物,研究评估其安全性、耐受性、药代动力学(PK)和抗肿瘤活性。覆盖瘤种包括高级别上皮性卵巢癌、高级别浆液性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌、非小细胞肺癌(含 EGFR 突变 NSCLC)、乳腺癌和间皮瘤。研究分为 Part A 单药队列、Part B 瘤种特异性单药剂量扩展队列、Part C 铂耐药卵巢癌(PROC)等多个部分。可用于肿瘤治疗与药物安全性相关分析(来源 clin。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:高级别上皮性卵巢癌、高级别浆液性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌、非小细胞肺癌、表皮生长因子受体(EGFR)突变非小细胞肺癌(NSCLC)、间皮瘤。这是一项 Rina-S 的 1/2 期研究;Rina-S 也称为 GEN1184,原称 PRO1184,是一种靶向叶酸受体 α(FRα)的抗体偶联药物,旨在评估 Rina-S 在选定局部晚期和/或转移性实体瘤参与者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)和抗肿瘤活性,这些实体瘤包括上皮性卵巢癌、子宫内膜癌、乳腺癌、非小细胞肺癌和间皮瘤。该研究由多个部分组成:Part A:单药队列 Part B:瘤种特异性单药剂量扩展队列 Part C:铂耐药卵巢癌(PROC)mo
【主题与分类】
主题标签:High Grade Epithelial Ovarian Cancer、High Grade Serous Ovarian Cancer、Primary Peritoneal Carcinoma、Fallopian Tube Cancer、Endometrial Cancer、Non-small Cell Lung Cancer、Mesothelioma、Breast Adenocarcinoma、Triple Negative Breast Cancer、Platinum-resistant Ovarian Cancer (PROC)。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05579366
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05579366
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:高级别上皮性卵巢癌、高级别浆液性卵巢癌、原发性腹膜癌、输卵管癌、子宫内膜癌、非小细胞肺癌、表皮生长因子受体(EGFR)突变型非小细胞肺癌(NSCLC)、间皮瘤。这是一项Rina-S(又称GEN1184,曾用名PRO1184)的1/2期研究,Rina-S是一种靶向叶酸受体α(FRα)的抗体偶联药物,旨在评估Rina-S在选定局部晚期和/或转移性实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)及抗肿瘤活性,这些实体瘤包括上皮性卵巢癌、子宫内膜癌、乳腺癌、非小细胞肺癌和间皮瘤。
该研究由多个部分组成:A部分:单药治疗队列;B部分:肿瘤特异性单药剂量扩展队列;C部分:铂耐药卵巢癌(PROC)单药治疗队列;D部分:联合治疗队列;E部分:单药治疗PROC队列;F和G部分:单药治疗子宫内膜癌(EC)队列;H部分:单药治疗PROC队列;I部分:铂敏感卵巢癌(PSOC)队列;J部分:单药治疗PROC队列;K部分:单药治疗高级别卵巢癌队列;L部分:药物相互作用子研究。受试者将继续接受研究治疗,直至首次出现疾病进展、不可接受的毒性、研究者决定、撤回知情同意、申办方终止研究、妊娠或死亡。
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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