BTLA单抗单药及联合抗PD1单抗治疗晚期恶性肿瘤的安全性、耐受性与药代动力学研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于BTLA特异性单克隆抗体TAB004单药及联合抗PD-1单抗toripalimab治疗晚期恶性肿瘤的I期、多中心、开放标签、剂量递增研究

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其他Advanced Unresectable Solid TumorMetastatic Solid Tumor
Safety, Tolerability and Pharmacokinetics of a Monoclonal Antibody Specific to B-and T-Lymphocyte Attenuator (BTLA) as Monotherapy and in Combination With an Anti-PD1 Monoclonal Antibody for Injection in Subjects With Advanced Malignancies

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

BTLA单抗单药及联合抗PD1单抗治疗晚期恶性肿瘤的安全性、耐受性与药代动力学研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于BTLA特异性单克隆抗体TAB004单药及联合抗PD-1单抗toripalimab治疗晚期恶性肿瘤的I期、多中心、开放标签、剂量递增研究。研究覆盖晚期不可切除或转移性实体瘤(包括非小细胞肺癌、黑色素瘤、肾细胞癌、尿路上皮癌等)及淋巴瘤,计划入组最多499例受试者,分为剂量递增和队列扩展四个部分。数据可用于了解该联合治疗方案的安全性、耐受性和药代动力学特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期不可切除实体瘤、转移性实体瘤。概述:这是一项关于TAB004的I期、多中心、开放标签、剂量递增研究,TAB004是一种特异性针对BTLA的重组人源化IgG4κ单克隆抗体,单独给药以及与toripalimab联合给药,toripalimab是一种特异性结合程序性死亡1(PD-1)的人IgG4κ单克隆抗体。预计将入组最多499例选定晚期实体恶性肿瘤(即非小细胞肺癌[NSCLC]、黑色素瘤、肾细胞癌(RCC)、尿路上皮癌(UC)或其他肿瘤),包括淋巴瘤的受试者。受试者必须具有组织学或细胞学证实的晚期不可切除或转移性实体瘤,包括淋巴瘤。该研究有4个部分;A部分剂量递增,B部分队列扩展,C部分剂量递增和D部分队列扩展。在Par

【主题与分类】

主题标签:Advanced Unresectable Solid Tumor、Metastatic Solid Tumor。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04137900

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:晚期不可切除实体瘤、转移性实体瘤。概述:这是一项关于TAB004的1期、多中心、开放标签、剂量递增研究。TAB004是一种特异性针对BTLA的重组人源化IgG4κ单克隆抗体,单药给药及与toripalimab联合给药。toripalimab是一种特异性结合程序性死亡因子1(PD-1)的人IgG4κ单克隆抗体。预计本研究将入组最多499例经选择的晚期实体恶性肿瘤受试者(即非小细胞肺癌[NSCLC]、黑色素瘤、肾细胞癌(RCC)、尿路上皮癌(UC)或其他肿瘤),包括淋巴瘤。受试者必须经组织学或细胞学确诊为晚期不可切除或转移性实体瘤,包括淋巴瘤。本研究分为4个部分:A部分剂量递增、B部分队列扩展、C部分剂量递增和D部分队列扩展。在A部分,将入组最多24例受试者,这些受试者必须已接受过、或不适合接受、或不能耐受所有已知可带来临床获益的已获批或标准疗法(包括免疫治疗),或不存在标准疗法。

在B部分、C部分和D部分,受试者必须已接受过至少一线针对晚期或转移性疾病的治疗,但不要求已接受所有已知可带来临床获益的标准疗法。A部分是研究的单药剂量递增部分。计划设置四个TAB004剂量水平,包括:0.3、1、3和10 mg/kg。A部分将采用传统的3+3设计,每个剂量水平(队列)纳入3至6名受试者,在没有出现会阻止进一步给药的剂量限制性毒性(DLT)的情况下,每21天接受其 assigned 剂量。B部分是研究的单药队列扩展部分,每个晚期实体瘤适应症将纳入最多50名受试者(最多200名受试者),可能包括但不限于淋巴瘤、黑色素瘤、NSCLC或经申办方同意的其他肿瘤。C部分是研究的联合治疗剂量递增部分。四个剂

数据加载示例(图像类)

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files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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       + 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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