ABM-168 治疗晚期实体瘤成人患者的安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 ABM-168 在晚期实体瘤成人患者中的安全性与有效性研究信息

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clinicaltrials
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其他预测Advanced Solid TumorRAS MutationRAF MutationNF1 Mutation
Safety and Effectiveness of ABM-168 in Adults with Advanced Solid Tumors.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

ABM-168 治疗晚期实体瘤成人患者的安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 ABM-168 在晚期实体瘤成人患者中的安全性与有效性研究信息。研究为首次人体、开放标签、多中心、剂量递增与剂量扩展的 I 期试验,覆盖携带 RAS、RAF 或 NF1 突变的晚期实体瘤人群。研究分两部分:A 部分为剂量递增,起始剂量 0.5 mg 口服每日一次,采用 3+3 设计,连续每日给药,每周期 28 天;B 部分为剂量扩展,设 EX1 与 EX2 两个队列,EX1 针对黑色素瘤、结肠等优选适应症。可用于了解该试验设计、剂量方案与目标人群(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:晚期实体瘤、RAS 突变、RAF 突变、NF1 突变。这是一项 ABM-168 治疗成人晚期实体瘤的首次人体(FIH)、开放标签、多中心、剂量递增和剂量扩展的 I 期研究。研究包括两部分:A 部分:剂量递增。ABM-168 的起始剂量为 0.5 mq po qd,剂量递增将按“3+3”设计进行。ABM-168 将按连续方案每日给药一次。每个治疗周期为 28 天。B 部分:剂量扩展。扩展将在携带 RAS、RAF 或 NF-1 突变的晚期实体瘤成人患者中进行。剂量扩展有两个队列:患者将被纳入剂量扩展队列 1(EX1)或剂量扩展队列 2(EX2)。* 队列 EX1:入组患者将具有优选适应症(即黑色素瘤、结肠

【主题与分类】

主题标签:Advanced Solid Tumor、RAS Mutation、RAF Mutation、NF1 Mutation。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05831995

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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:晚期实体瘤、RAS突变、RAF突变、NF1突变。这是一项ABM-168的首次人体(FIH)、开放标签、多中心、剂量递增和剂量扩展的I期研究,用于治疗成人晚期实体瘤患者。该研究包括两部分:A部分:剂量递增。ABM-168的起始剂量为0.5 mg口服,每日一次,剂量递增将遵循“3+3”设计。ABM-168将每日一次连续给药。每个治疗周期为28天。B部分:剂量扩展。扩展将在携带RAS、RAF或NF-1突变的晚期实体瘤成人患者中进行。剂量扩展有两个队列:患者将被纳入剂量扩展队列1(EX1)或剂量扩展队列2(EX2)。* 队列EX1:入组患者将具有优先适应症(即黑色素瘤、结肠癌、肺癌和胰腺癌),且在研究开始时已确认携带RAS、RAF或NF-1突变并具有可测量病灶。具有已转移的可测量脑病灶的患者高度优先。

  • 队列EX2:入组患者将患有原发性中枢神经系统肿瘤,且经确认存在RAS、RAF或NF-1突变。剂量限制性毒性(DLT)将根据方案中预先定义的DLT标准和规则进行评估和管理。最大耐受剂量(MTD)和/或RP2D将基于所有可评估患者的总体安全性、临床药代动力学和疗效数据确定,这些患者来自剂量递增队列和剂量扩展队列并接受了治疗。RP2D(推荐II期剂量)可能是MTD,或者如果在剂量递增和/或剂量扩展中未确定MTD,则可能是由SMC(安全监测委员会)推荐的剂量。

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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