SL-28 晚期实体瘤
该研究评估单药SL-28在多种实体瘤患者中的抗肿瘤活性、安全性和相互作用。入选者须年满18岁,确诊局部晚期、转移性或无法手术切除的晚期实体瘤,如头颈癌、肺癌、食管癌、胃癌、胰腺癌等,并由研究医生评估适合参与

基本信息
资源简介
SL-28 晚期实体瘤
该研究评估单药SL-28在多种实体瘤患者中的抗肿瘤活性、安全性和相互作用。入选者须年满18岁,确诊局部晚期、转移性或无法手术切除的晚期实体瘤,如头颈癌、肺癌、食管癌、胃癌、胰腺癌等,并由研究医生评估适合参与。入组者接受12周SL-28治疗,用药5天、停药2天。首批监测12周后,第二组可能接受更高剂量;最多三个队列,以确定不引起严重副作用的最高安全有效剂量(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:头颈癌、胰腺癌、转移性胰腺癌、肺腺癌、肺癌(NSCLC)、肺癌(非小细胞)、食管癌、胃癌。本研究旨在评估SL-28单药作为抗癌治疗在多种实体瘤患者中的抗肿瘤活性、安全性和相互作用。适合哪些人?如果您年龄在18岁或以上,且被诊断为晚期实体瘤,包括头颈癌、小细胞肺癌、非小细胞肺癌;间皮瘤;食管癌、胃癌、肝癌、结直肠癌、胰腺癌、膀胱癌、肾癌、前列腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、乳腺癌或皮肤癌(黑色素瘤),且该肿瘤为局部晚期、转移性或无法手术切除,您可能有资格参加本研究。在研究向患者提供入组机会之前,患者还将由研究医生进行评估,以确保其身体状况足以参加试验。研究详情:所有选择参加本研究的参与者将接受12周的SL-28治疗,按连续用药5天、停药2天的方案给药。首批接受SL-28的参与者将接受12周监测,之后第二组参与者才可能接受更高剂量的SL-28。最多将入组三个队列,以确定不会导致患者出现严重副作用的最高安全有效剂量。希望本研究能够表明,向实体瘤癌症患者给予SL-28是安全的,并确定癌症患者可安全接受的SL-28最高剂量。
【主题与分类】
主题标签:Head & Neck Cancer、Pancreas Carcinoma、Pancreas Cancer, Metastatic、Lung Adenocarcinoma、Lung Cancer (NSCLC)、Lung Cancer (Non-Small Cell)、Esophageal Cancer、Stomach (Gastric) Cancer、Liver Cancer、Intestinal Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07341737
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07341737
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:头颈癌、胰腺癌、转移性胰腺癌、肺腺癌、肺癌(NSCLC)、肺癌(非小细胞)、食管癌、胃癌。本研究旨在评估SL-28单药作为抗癌治疗在多种实体瘤患者中的抗肿瘤活性、安全性和相互作用。适合哪些人?如果您年龄在18岁或以上,且被诊断为晚期实体瘤,包括头颈癌、小细胞肺癌、非小细胞肺癌;间皮瘤;食管癌、胃癌、肝癌、结直肠癌、胰腺癌、膀胱癌、肾癌、前列腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、乳腺癌或皮肤癌(黑色素瘤),且该肿瘤为局部晚期、转移性或无法手术切除,您可能有资格参加本研究。在研究向患者提供入组机会之前,患者还将由研究医生进行评估,以确保其身体状况足以参加试验。研究详情:所有选择参加本研究的参与者将接受12周的SL-28治疗,按连续用药5天、停药2天的方案给药。首批接受SL-28的参与者将接受12周监测,之后第二组参与者才可能接受更高剂量的SL-28。最多将入组三个队列,以确定不会导致患者出现严重副作用的最高安全有效剂量。希望本研究能够表明,向实体瘤癌症患者给予SL-28是安全的,并确定癌症患者可安全接受的SL-28最高剂量。
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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