IK-595治疗RAS或RAF改变晚期肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录IK-595在RAS或RAF改变晚期实体瘤中的1期首次人体临床研究信息

基本信息
资源简介
IK-595治疗RAS或RAF改变晚期肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录IK-595在RAS或RAF改变晚期实体瘤中的1期首次人体临床研究信息。覆盖成人实体瘤、结直肠癌、胰腺癌、恶性黑色素瘤、非小细胞肺癌、甲状腺癌、胶质瘤等,涉及KRAS或NRAS、BRAF、CRAF基因突变。研究评估口服IK-595作为单药的安全性、耐受性、药代动力学、药效学及初步抗肿瘤活性,包含贝叶斯最优区间设计的剂量递增阶段和4个基因/分子定义队列的两阶段自适应剂量扩展阶段。可用于肿瘤精准治疗与靶向药物研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:实体瘤、成人、结直肠癌、胰腺癌、恶性黑色素瘤、Ras(Kras或Nras)基因突变、BRAF基因突变、CRAF基因突变、非小细胞肺癌。这是一项1期首次人体(FiH)临床研究,旨在评估IK-595的安全性、耐受性、药代动力学和药效学效应以及初步抗肿瘤活性。IK-595是一种双重丝裂原活化蛋白激酶激酶(MEK)/RAF激酶抑制剂,以口服(PO)方式作为单药给药,用于RAS-MAPK通路基因改变且已知无进一步可带来临床获益治疗选择的晚期实体瘤患者。该研究包括采用贝叶斯最优区间(BOIN)设计的初始剂量递增阶段,随后是采用两阶段自适应设计的4个基因/分子定义队列的剂量扩展阶段。在剂量递增阶段,可能进行回填。
【主题与分类】
主题标签:Solid Tumor, Adult、Colorectal Cancer、Pancreatic Cancer、Malignant Melanoma、Ras (Kras or Nras) Gene Mutation、BRAF Gene Mutation、CRAF Gene Mutation、Non-Small Cell Lung Carcinoma、Thyroid Carcinoma、Gliomas, Malignant。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06270082
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06270082
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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、结直肠癌、胰腺癌、恶性黑色素瘤、Ras(Kras或Nras)基因突变、BRAF基因突变、CRAF基因突变、非小细胞肺癌。这是一项1期、首次人体(FiH)临床研究,旨在评估IK-595的安全性、耐受性、药代动力学(PK)和药效学效应以及初步抗肿瘤活性。IK-595是一种双重丝裂原活化蛋白激酶激酶(MEK)/RAF激酶抑制剂,以口服(PO)方式作为单药治疗,用于携带RAS-MAPK通路基因改变、且已无已知可带来临床获益的进一步治疗选择的晚期实体瘤患者。该研究包括采用贝叶斯最优区间(BOIN)设计的初始剂量递增阶段,随后是采用两阶段自适应设计的剂量扩展阶段,在4个基因/分子定义的队列中进行。在剂量递增阶段,可能进行回填,即一旦某个剂量水平被安全审查委员会判定为安全且可耐受,即可在该剂量水平额外入组≥3例患者。
回填包括但不限于具有以下诊断的患者:神经母细胞瘤RAS病毒致癌基因同源物突变型(NRASmut)结直肠癌(CRC)、NRASmut恶性黑色素瘤、Kirsten大鼠肉瘤病毒致癌基因同源物突变型(KRASmut)CRC、KRASmut胰腺癌、KRASmut非小细胞肺癌(NSCLC)、B-Raf原癌基因丝氨酸/苏氨酸激酶突变型(BRAFmut)II/III类或BRAF融合阳性实体瘤,以及Raf-1原癌基因丝氨酸/苏氨酸激酶突变型(CRAFmut)或融合阳性实体瘤。将探索不同的剂量水平和给药方案。
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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