JDQ443治疗携带KRAS G12C突变晚期实体瘤患者的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于JDQ443治疗携带KRAS G12C突变晚期实体瘤的Ib/II期开放标签研究

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其他预测KRAS G12C Mutant Solid TumorsCarcinoma, Non-Small-Cell LungCarcinoma, ColorectalCancer of LungCancer of the LungLung CancerNeoplasms, LungNeoplasms, PulmonaryPulmonary CancerPulmonary Neoplasms
Study of JDQ443 in Patients With Advanced Solid Tumors Harboring the KRAS G12C Mutation

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

JDQ443治疗携带KRAS G12C突变晚期实体瘤患者的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于JDQ443治疗携带KRAS G12C突变晚期实体瘤的Ib/II期开放标签研究。覆盖KRAS G12C突变实体瘤、非小细胞肺癌、结直肠癌及肺癌等病种。研究包含剂量递增部分,评估JDQ443单药及联合TNO155和替雷利珠单抗的安全性与耐受性;确定最大耐受剂量/推荐剂量后进入剂量扩展,评估抗肿瘤活性及PK/PD。可用于肿瘤治疗响应与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:KRAS G12C突变实体瘤、癌、非小细胞肺癌、癌、结直肠、肺癌、肺癌、肺癌、肿瘤、肺、肿瘤、肺。这是一项Ib/II期开放标签研究。递增部分将表征JDQ443单药以及JDQ443与其他研究治疗(TNO155和替雷利珠单抗)联合在晚期实体瘤患者中的安全性和耐受性。在确定特定治疗组的最大耐受剂量/推荐剂量后,剂量扩展将评估抗肿瘤活性,并进一步评估各方案在最大耐受剂量/推荐剂量或更低剂量下的安全性、耐受性和PK/PD。

【主题与分类】

主题标签:KRAS G12C Mutant Solid Tumors、Carcinoma, Non-Small-Cell Lung、Carcinoma, Colorectal、Cancer of Lung、Cancer of the Lung、Lung Cancer、Neoplasms, Lung、Neoplasms, Pulmonary、Pulmonary Cancer、Pulmonary Neoplasms。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04699188

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04699188

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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。

数据说明

适应症:KRAS G12C突变实体瘤、非小细胞肺癌、结直肠癌、肺癌、肺部肿瘤、肺肿瘤、肿瘤、肺部肿瘤。这是一项Ib/II期开放标签研究。剂量递增部分将表征JDQ443单药以及JDQ443与其他研究治疗(TNO155和替雷利珠单抗)联合在晚期实体瘤患者中的安全性和耐受性。在确定特定治疗组的最大耐受剂量/推荐剂量后,剂量扩展将评估抗肿瘤活性,并进一步评估各方案在最大耐受剂量/推荐剂量或更低剂量下的安全性、耐受性和PK/PD。

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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