谷氨酰胺酶抑制剂CB-839治疗实体瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于谷氨酰胺酶抑制剂CB-839在晚期实体瘤患者中开展的开放标签1期研究

基本信息
资源简介
谷氨酰胺酶抑制剂CB-839治疗实体瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于谷氨酰胺酶抑制剂CB-839在晚期实体瘤患者中开展的开放标签1期研究。覆盖病种包括实体瘤、三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌、肾细胞癌、间皮瘤、FH缺陷肿瘤及SDH缺陷胃肠道间质瘤等。研究分两部分,第一部分为剂量递增。数据可用于了解肿瘤对谷氨酰胺依赖的机制及CB-839的早期临床评估(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、三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌、肾细胞癌、间皮瘤、延胡索酸水合酶(FH)缺陷肿瘤、琥珀酸脱氢酶(SDH)缺陷胃肠道间质瘤(GIST)、琥珀酸脱氢酶(SDH)缺陷非胃肠道间质瘤。与正常细胞不同,许多肿瘤细胞已被证明需要氨基酸谷氨酰胺来产生能量以支持生长和存活。为了利用肿瘤对谷氨酰胺的依赖性,CB-839——谷氨酰胺利用途径中第一个酶谷氨酰胺酶的一种强效选择性抑制剂——将在这项针对实体瘤患者的1期研究中进行测试。本研究是一项在晚期实体瘤患者中评估CB-839的开放标签1期评价。研究将分2部分进行。第1部分是一项剂量递增研究,入组局部晚期、转移性……
【主题与分类】
主题标签:Solid Tumors、Triple-Negative Breast Cancer、Non Small Cell Lung Cancer、Renal Cell Carcinoma、Mesothelioma、Fumarate Hydratase (FH)-Deficient Tumors。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02071862
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02071862
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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
适应症:实体瘤、三阴性乳腺癌、非小细胞肺癌、肾细胞癌、间皮瘤、延胡索酸水合酶(FH)缺陷型肿瘤、琥珀酸脱氢酶(SDH)缺陷型胃肠道间质瘤(GIST)、琥珀酸脱氢酶(SDH)缺陷型非胃肠道间质瘤。与正常细胞不同,许多肿瘤细胞已被证明需要氨基酸谷氨酰胺来产生能量以维持生长和存活。为了利用肿瘤对谷氨酰胺的依赖性,CB-839——一种针对谷氨酰胺利用途径中第一个酶谷氨酰胺酶的有效且选择性抑制剂——将在本项1期研究中用于实体瘤患者测试。本研究是一项开放标签的1期评估,旨在评价CB-839在晚期实体瘤患者中的应用。研究将分为两部分进行。第1部分为剂量递增研究,入组局部晚期、转移性和/或难治性实体瘤患者,接受CB-839胶囊口服,每日两次或三次。
在第2部分中,将招募患有以下每种疾病的患者:A)三阴性乳腺癌,B)非小细胞肺癌(腺癌),C)肾细胞癌,D)间皮瘤,E)富马酸水合酶(FH)缺陷型肿瘤,F)琥珀酸脱氢酶(SDH)缺陷型胃肠道间质瘤(GIST),G)SDH缺陷型非GIST肿瘤,H)携带异柠檬酸脱氢酶-1(IDH1)或IDH2突变的肿瘤,以及I)cMyc突变肿瘤。作为第1部分和第2部分的扩展,患者将接受CB-839联合标准化疗的治疗。联合治疗组包括:Pac-CB、CBE、CB-Erl、CBD和CB-Cabo。Pac-CB:局部晚期或转移性TNBC患者将接受紫杉醇联合CB-839治疗。CBE:晚期透明细胞RCC或乳头状RCC患者将接受依维莫司联合CB-839治疗。CB-Erl:缺乏T790M EGFR突变的晚期NSCLC患者将接受厄洛替尼联合CB-839治疗。CBD:携带KRAS突变的NSCLC患者将接受多西他赛联合CB-839治疗。
CB-Cabo:经组织学确诊为局部晚期、不可手术或转移性肾细胞癌(RCC)并接受卡博替尼治疗的患者
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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