OBX-115 在晚期实体瘤中的安全性与有效性
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 OBX-115 方案在晚期实体瘤中的安全性与有效性研究,覆盖皮肤肿瘤、转移性黑色素瘤、黑色素瘤、肺癌、转移性肺癌、非小细胞肺癌及转移性非小细胞肺癌等条件

基本信息
资源简介
OBX-115 在晚期实体瘤中的安全性与有效性
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 OBX-115 方案在晚期实体瘤中的安全性与有效性研究,覆盖皮肤肿瘤、转移性黑色素瘤、黑色素瘤、肺癌、转移性肺癌、非小细胞肺癌及转移性非小细胞肺癌等条件。研究分为 Phase 1 与 Phase 2:Phase 1 主要评估 OBX-115 方案的安全性与耐受性,并初步评估 ORR;Phase 2 通过 BICR 或研究者依据 RECIST v1.1 评估 ORR,同时基于收集的 AE 数据评估安全性。可用于肿瘤治疗反应与安全性相关的建模分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤肿瘤、转移性黑色素瘤、黑色素瘤、肺癌、转移性肺癌、非小细胞肺癌、转移性非小细胞肺癌。主要目标(Phase 1):• 评估 OBX-115 方案的安全性与耐受性。主要目标(Phase 2): 通过盲态独立中心审查(BICR)依据实体瘤疗效评价标准(RECIST)v1.1 以客观缓解率(ORR)评估 OBX-115 方案的初步疗效(队列 3)。 由研究者依据实体瘤疗效评价标准(RECIST)v1.1 以客观缓解率(ORR)评估 OBX-115 方案的初步疗效(队列 1、2、4)。次要目标(Phase 1):• 通过评估 ORR 评估 OBX-115 方案的初步疗效。次要目标(Phase 2):• 基于收集的 AE 数据评估 OBX-115 的安全性与耐受性。次要目标(Phase 1 与 Phase 2 两者
【主题与分类】
主题标签:Tumor Skin、Metastatic Melanoma、Melanoma、Lung Cancer、Metastatic Lung Cancer、Non Small Cell Lung Cancer、Metastatic Non Small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06060613
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06060613
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肿瘤皮肤、转移性黑色素瘤、黑色素瘤、肺癌、转移性肺癌、非小细胞肺癌、转移性非小细胞肺癌。主要目标(1期):• 评估OBX-115方案的安全性和耐受性 主要目标(2期):* 通过盲态独立中心审查(BICR)使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)v1.1的客观缓解率(ORR)评估OBX-115方案的初步疗效(队列3)* 通过研究者使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)v1.1的客观缓解率(ORR)评估OBX-115方案的初步疗效(队列1、2、4)次要目标(1期):• 通过评估ORR来评估OBX-115方案的初步疗效 次要目标(2期):• 根据收集的不良事件(AE)数据评估OBX 115的安全性和耐受性 次要目标(1期和2期):* 评估缓解持续时间(DOR):评估从根据RECIST v1.1由BICR评估达到完全缓解(CR)或部分缓解(PR)标准的时间起,直至疾病进展或因癌症死亡的时间(2期队列3)。
- 评估缓解持续时间(DOR):评估从研究者根据RECIST v1.1标准评估确认达到CR或PR标准之时起,至疾病进展或因癌症死亡的时间(1期和2期队列1、2和4)。
- 评估疾病控制率(DCR):评估根据BICR依据RECIST v1.1标准评估,在任何时间确认最佳总体缓解为CR或PR,加上疾病稳定(SD)至少4周的受试者百分比(2期队列3)。
- 评估疾病控制率(DCR):评估根据研究者依据RECIST v1.1标准评估,在任何时间确认最佳总体缓解为CR或PR,加上疾病稳定(SD)至少4周的受试者百分比(1期和2期队列1、2和4)。
- 评估无进展生存期(PFS):评估从OBX-115输注之日起至根据BICR依据RECIST v1.1标准评估的疾病进展或任何原因死亡的时间(2期队列3)。
- 评估无进展生存期
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




