XB010 在实体瘤受试者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 XB010 在局部晚期或转移性实体瘤受试者中的研究信息,覆盖食管鳞状细胞癌、头颈部鳞状细胞癌、NSCLC、激素受体阳性乳腺癌及三阴性乳腺癌等瘤种

基本信息
资源简介
XB010 在实体瘤受试者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 XB010 在局部晚期或转移性实体瘤受试者中的研究信息,覆盖食管鳞状细胞癌、头颈部鳞状细胞癌、NSCLC、激素受体阳性乳腺癌及三阴性乳腺癌等瘤种。研究分为剂量递增阶段与队列扩展阶段:前者确定 XB010 单药的最大耐受剂量和/或扩展推荐剂量,并评估其与 pembrolizumab 联合的推荐剂量;后者探索单药在多个瘤种队列中的临床活性并进一步表征安全性与耐受性。可用于肿瘤治疗相关研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:局部晚期或转移性实体瘤、食管鳞状细胞癌、头颈部鳞状细胞癌、NSCLC(非小细胞肺癌)、激素受体阳性乳腺癌、三阴性乳腺癌(TNBC)。本研究由剂量递增阶段和队列扩展阶段组成。剂量递增阶段旨在确定 XB010 作为单药的最大耐受剂量(MTD)和/或扩展推荐剂量(RDE[s]),并评估 XB010 单药 RDE(s) 与 pembrolizumab 联合使用的情况。队列扩展阶段旨在探索 XB010 单药在多个肿瘤特异性队列中的临床活性,并进一步表征其安全性和耐受性。
【主题与分类】
主题标签:Esophageal Squamous Cell Cancer、Head and Neck Squamous Cell Cancer、NSCLC (Non-small Cell Lung Cancer)、Hormone-receptor-positive Breast Cancer、Triple Negative Breast Cancer (TNBC)。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06545331
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06545331
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:局部晚期或转移性实体瘤、食管鳞状细胞癌、头颈部鳞状细胞癌、NSCLC(非小细胞肺癌)、激素受体阳性乳腺癌、三阴性乳腺癌(TNBC)。本研究包括剂量递增阶段和队列扩展阶段。剂量递增阶段旨在确定XB010作为单药的最大耐受剂量(MTD)和/或扩展推荐剂量(RDE[s]),并评估XB010单药RDE(s)联合帕博利珠单抗的疗效。队列扩展阶段旨在探索XB010单药在多个肿瘤特异性队列中的临床活性,并进一步表征其安全性和耐受性。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。



![[225Ac]Ac-AKY-1189在实体瘤患者中的研究](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/37835.jpg)
