JK08 治疗不可切除局部晚期或转移性癌症研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 JK08 的 1/2 期、开放标签、剂量递增与队列扩展研究,受试人群为不可切除的局部晚期或转移性癌症患者

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clinicaltrials
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其他分类CancerTumor, SolidAdvanced Solid TumorMetastatic CancerMelanomaColorectal CancerNon-small Cell Lung CancerSmall-cell Lung CancerUrothelial CarcinomaSquamous Cell Carcinoma of Head and NeckLuminal Breast CancerTriple Negative Breast Cancer
Study of JK08 in Patients with Unresectable Locally Advanced or Metastatic Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

JK08 治疗不可切除局部晚期或转移性癌症研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 JK08 的 1/2 期、开放标签、剂量递增与队列扩展研究,受试人群为不可切除的局部晚期或转移性癌症患者。覆盖癌种包括实体瘤、晚期实体瘤、转移性癌症、黑色素瘤、结直肠癌、非小细胞肺癌、小细胞肺癌、尿路上皮癌及头颈部鳞状细胞癌等。研究评估 JK08 皮下注射、每周一次给药的安全性、耐受性、药代动力学、药效学、免疫原性及初步抗肿瘤活性,并包含确定 MTD/OBD 的剂量递增阶段与进一步明确单药或联合用药安全性及初步疗效的队列扩展阶段(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:癌症、实体瘤、晚期实体瘤、转移性癌症、黑色素瘤、结直肠癌、非小细胞肺癌、小细胞肺癌。这项 1/2 期、开放标签、剂量递增和队列扩展研究旨在评估和表征 JK08 以每周一次(QW)方案皮下注射(SC)用于不可切除的局部晚期或转移性癌症患者的安全性、耐受性、PK、药效学、免疫原性和初步抗肿瘤活性。该研究包括一个剂量递增阶段以确定 JK08 的 MTD/OBD,随后是一个队列扩展阶段,以进一步明确 JK08 单药治疗或联合治疗的安全性和初步疗效。

【主题与分类】

主题标签:Cancer、Tumor, Solid、Advanced Solid Tumor、Metastatic Cancer、Melanoma、Colorectal Cancer、Non-small Cell Lung Cancer、Small-cell Lung Cancer、Urothelial Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05620134

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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:癌症、肿瘤、实体瘤、晚期实体瘤、转移性癌症、黑色素瘤、结直肠癌、非小细胞肺癌、小细胞肺癌。这项1/2期、开放标签、剂量递增和队列扩展研究旨在评估和描述JK08皮下注射(SC)、每周一次(QW)给药方案在不可切除的局部晚期或转移性癌症患者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学、免疫原性和初步抗肿瘤活性。该研究包括剂量递增阶段以确定JK08的最大耐受剂量(MTD)/最佳生物剂量(OBD),随后进行队列扩展阶段以进一步明确JK08单药治疗或联合治疗的安全性和初步疗效。

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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