Zanzalintinib 联合免疫肿瘤药物或其他药物治疗实体瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 zanzalintinib 治疗晚期实体瘤的多中心 1b 期开放标签、剂量递增和队列扩展研究
基本信息
资源简介
Zanzalintinib 联合免疫肿瘤药物或其他药物治疗实体瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 zanzalintinib 治疗晚期实体瘤的多中心 1b 期开放标签、剂量递增和队列扩展研究。覆盖肾细胞癌、转移性去势抵抗性前列腺癌、尿路上皮癌、实体瘤、肝细胞癌、非小细胞肺癌、结直肠癌和头颈部鳞状细胞癌等瘤种。研究评估 zanzalintinib 单药及与 nivolumab、nivolumab+ipilimumab、nivolumab+relatlimab、多西他赛和泼尼松联合用药的安全性、耐受性、药代动力学、初步抗肿瘤活性和生物标志物效应，并考察多次给药对敏感 CYP3A4、CYP2C9、CYP2C19 等单剂量药代动力学的影响。可用于肿瘤免疫联合治疗与药代相互。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肾细胞癌（RCC）、转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）、尿路上皮癌（UC）、实体瘤、肝细胞癌（HCC）、非小细胞肺癌（NSCLC）、结直肠癌（CRC）、头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）。这是一项多中心 1b 期、开放标签、剂量递增和队列扩展研究，评估 zanzalintinib 单药给药以及与 nivolumab（双联）、nivolumab + ipilimumab（三联）和 nivolumab + relatlimab（三联）联合给药，以及与多西他赛和泼尼松联合给药在晚期实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学（PK）、初步抗肿瘤活性和生物标志物效应。此外，该研究将评估多次给予 zanzalintinib 对敏感 CYP3A4、CYP2C9、CYP2C19 或
【主题与分类】
主题标签：Renal Cell Carcinoma (RCC)、Urothelial Carcinoma (UC)、Solid Tumor、Hepatocellular Carcinoma (HCC)、Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC)、Colorectal Cancer (CRC)、Clear Cell Renal Cell Carcinoma (ccRCC)、Drug-Drug Interaction (DDI)。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05176483
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05176483
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症：肾细胞癌（RCC）、转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）、尿路上皮癌（UC）、实体瘤、肝细胞癌（HCC）、非小细胞肺癌（NSCLC）、结直肠癌（CRC）、头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）。这是一项多中心、1b期、开放标签、剂量递增和队列扩展研究，旨在评估zanzalintinib单药给药，以及与nivolumab联合（双联）、nivolumab + ipilimumab联合（三联）和nivolumab + relatlimab联合（三联），以及与多西他赛和泼尼松联合给药在晚期实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学（PK）、初步抗肿瘤活性和生物标志物效应。此外，本研究还将评估在晚期实体瘤受试者中，多次给予zanzalintinib对敏感CYP3A4、CYP2C9、CYP2C19或CYP1A2底物单次给药药代动力学的影响。在扩展阶段，将在肿瘤特异性扩展队列中进一步评估zanzalintinib作为单药治疗和联合治疗的安全性及疗效。
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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