DECOY20 联合或不联合 Tislelizumab 治疗晚期实体瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 DECOY20 联合或不联合 Tislelizumab 治疗晚期实体瘤的临床研究信息

基本信息
资源简介
DECOY20 联合或不联合 Tislelizumab 治疗晚期实体瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 DECOY20 联合或不联合 Tislelizumab 治疗晚期实体瘤的临床研究信息。覆盖病种包括成人实体瘤、肝细胞癌、结直肠癌、胰腺腺癌、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、尿路上皮癌及 MSI-H 肿瘤。DECOY20 是一种新型、系统性给药的多重 Toll 样受体(TLR)激动剂类肿瘤免疫治疗药物。INDP-D101 为 1/2 期、开放标签、多中心、3+3 剂量递增与扩展研究,评估 DECOY20 在晚期实体瘤受试者中的安全性、耐受性和临床活性。研究分两部分,第一部分受试者在第 1 周第 1 天接受单次给药(SAD),并观察 28 天以评估剂量限制性毒性,安全性由。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:实体瘤、成人、HCC - 肝细胞癌、CRC(结直肠癌)、胰腺腺癌、NSCLC 非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、UC(尿路上皮癌)、MSI-H 肿瘤。Decoy20 是一种新型、系统性给药的多重 Toll 样受体(TLR)激动剂类肿瘤免疫治疗药物。INDP-D101 是一项 1/2 期、开放标签、多中心、3+3 剂量递增和扩展研究,评估 Decoy20 在晚期实体瘤受试者中的安全性、耐受性和临床活性。该研究将包括 2 个部分:在第 1 部分中,受试者将在第 1 周第 1 天接受单次剂量的 Decoy20,剂量为最多三个指定剂量水平之一(SAD)。受试者将被观察 28 天以评估剂量限制性毒性。安全性将由一个由研究者和研究申办方组成的安全审查委员会(SRC)评估,随后将
【主题与分类】
主题标签:Solid Tumor, Adult、HCC - Hepatocellular Carcinoma、CRC (Colorectal Cancer)、Pancreatic Adenocarcinoma、NSCLC Non-small Cell Lung Cancer、UC (Urothelial Cancer)、MSI-H Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05651022
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05651022
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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:实体瘤、成人、HCC-肝细胞癌、CRC(结直肠癌)、胰腺腺癌、NSCLC非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、UC(尿路上皮癌)、MSI-H癌症。Decoy20是一种新型、全身给药的多Toll样受体(TLR)激动剂为基础的癌症免疫疗法。INDP-D101是一项1/2期、开放标签、多中心、3+3剂量递增和扩展研究,旨在评估Decoy20在晚期实体瘤受试者中的安全性、耐受性和临床活性。该研究将包括2个部分:在第1部分中,受试者将在第1周第1天(SAD)接受单次剂量的Decoy20,剂量水平为最多三个指定剂量水平之一。受试者将接受28天的剂量限制性毒性观察。安全性将由由研究者和研究申办方组成的安全审查委员会(SRC)进行评估,随后将推荐Decoy20的剂量以推进研究。第2部分在第1部分确定的单次推荐剂量确定后开始,以确认每周给予Decoy20在约54至90名受试者中的安全性。
在Part 2中,可能会研究多个剂量,这些剂量等于或低于Part 1中确定的最大耐受剂量(MTD)。符合条件的受试者必须患有以下局部晚期或转移性肿瘤类型之一:肝细胞癌(HCC)、伴有肝转移的结直肠癌(CRC)、尿路上皮癌、头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)、胰腺腺癌、非小细胞肺癌(NSCLC)。Part 2进一步分为3个部分:安全性导入期(Part 2a)、剂量扩展期(Part 2b)以及与PD-1抑制剂替雷利珠单抗的联合治疗(Part 2c)。Part 2a以交错方式入组6名受试者,每名受试者接受Part 1中确定的Decoy20的4次每周剂量。在受试者接受第4次Decoy20剂量后,收集每名受试者4周的安全性数据,以评估急性和延迟毒性。这些数据由SRC审查,并确定Part 2b中Decoy20的一个或多个可耐受剂量。Part 2b进一步评估和确认连续每周给予Decoy20长达1年的安全性和初步疗效。SRC共
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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