评估HWK-007(靶向PTK7的抗体药物偶联物)在晚期实体瘤受试者中的安全性与疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估HWK-007(靶向PTK7的抗体药物偶联物)在晚期实体瘤受试者中安全性与疗效的研究,涉及子宫内膜癌、卵巢癌、卵巢癌转移、卵巢癌转移复发、非鳞状EGFR野生型NSCLC、铂耐药卵巢癌及PROC

Whitehawk Therapeutics, Inc.Whitehawk Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他Endometrial CancerOvarian CancerOvarian Cancer MetastaticOvarian Cancer Metastatic RecurrentNon-squamous EGFR Wt NSCLCPlatinum Resistant Ovarian CancerPROC
Study Evaluating the Safety and Efficacy of HWK-007, a PTK7-directed Antibody Drug Conjugate in Participants With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估HWK-007(靶向PTK7的抗体药物偶联物)在晚期实体瘤受试者中的安全性与疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估HWK-007(靶向PTK7的抗体药物偶联物)在晚期实体瘤受试者中安全性与疗效的研究,涉及子宫内膜癌、卵巢癌、卵巢癌转移、卵巢癌转移复发、非鳞状EGFR野生型NSCLC、铂耐药卵巢癌及PROC。研究分1a期剂量递增和1b期剂量扩展,1a期入组非鳞状EGFR野生型NSCLC、铂耐药卵巢癌和子宫内膜癌受试者,HWK-007每3周静脉输注给药;1b期基于1a期安全性、耐受性、PK和初步抗肿瘤数据开设非鳞状EGFR野生型NSCLC扩展队列。可用于肿瘤治疗相关安全性、疗效及剂量探索研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:子宫内膜癌、卵巢癌、卵巢癌转移、卵巢癌转移复发、非鳞状EGFR野生型NSCLC、铂耐药卵巢癌、PROC。该研究包括2个阶段,1a期(剂量递增)和1b期(剂量扩展)。在1a期,将入组非鳞状内皮生长因子受体野生型(EGFR Wt)NSCLC、铂耐药卵巢癌(PROC)和子宫内膜癌受试者。在1b期,将基于1a期的安全性、耐受性、PK和初步抗肿瘤数据,开设非鳞状EGFR Wt NSCLC扩展队列。在该研究的1a期,HWK-007最初将作为静脉(IV)输注每3周(Q3W)给药。

【主题与分类】

主题标签:Endometrial Cancer、Ovarian Cancer、Ovarian Cancer Metastatic、Ovarian Cancer Metastatic Recurrent、Non-squamous EGFR Wt NSCLC、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/NCT07444814

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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

疾病类型:子宫内膜癌、卵巢癌、转移性卵巢癌、复发性转移性卵巢癌、非鳞状EGFR野生型非小细胞肺癌、铂耐药卵巢癌、PROC。本研究包括2个阶段,即1a期(剂量递增)和1b期(剂量扩展)。在1a期,将入组非鳞状内皮生长因子受体野生型(EGFR Wt)非小细胞肺癌、铂耐药卵巢癌(PROC)和子宫内膜癌受试者。在1b期,将基于1a期的安全性、耐受性、药代动力学和初步抗肿瘤数据,开设非鳞状EGFR Wt非小细胞肺癌扩展队列。在本研究的1a期,HWK-007最初将每3周(Q3W)以静脉(IV)输注方式给药。

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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