评估接受Azirkitug单药或联合Budigalimab、贝伐珠单抗或Telisotuzumab Adizutecan静脉输注的晚期非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌及其他实体瘤成人参与者不良事件与药代动力学的研究
覆盖非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、微卫星稳定结直肠癌、胃/食管癌、高级别浆液性卵巢癌、胰腺癌及三阴性乳腺癌。数据可用于肿瘤治疗安全性监测、药代动力学特征分析及联合用药风险评估等研究(来源 clinicaltrials.gov)

基本信息
资源简介
评估接受Azirkitug单药或联合Budigalimab、贝伐珠单抗或Telisotuzumab Adizutecan静脉输注的晚期非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌及其他实体瘤成人参与者不良事件与药代动力学的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估Azirkitug单药或联合Budigalimab、Bevacizumab或Telisotuzumab Adizutecan静脉输注在成人实体瘤患者中不良事件与药代动力学的研究。覆盖非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、微卫星稳定结直肠癌、胃/食管癌、高级别浆液性卵巢癌、胰腺癌及三阴性乳腺癌。数据可用于肿瘤治疗安全性监测、药代动力学特征分析及联合用药风险评估等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、微卫星稳定结直肠癌、胃/食管癌、高级别浆液性卵巢癌、胰腺癌、三阴性乳腺癌。癌症是身体特定部位细胞不受控制地生长和繁殖的疾病。非小细胞肺癌(NSCLC)是一种实体瘤,即癌细胞在肺组织中形成的疾病。头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)是一种实体瘤,即癌细胞在头颈部组织中形成的疾病。本研究的目的是评估azirkitug作为单药治疗以及与budigalimab、bevacizumab或telisotuzumab adizutecan联合治疗的不良事件和药代动力学。Bevacizumab是一种已获批产品,而budigalimab、azirkitug和telisotuzumab adizutecan是正在开发的在研药物。
【主题与分类】
主题标签:Non-Small Cell Lung Cancer、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Micro Satellite Stable Colorectal Cancer、Gastric/Esophageal Cancer、High-Grade Serous Ovarian Cancer、Pancreatic Cancer、Triple Negative Breast Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05005403
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05005403
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、微卫星稳定型结直肠癌、胃癌/食管癌、高级别浆液性卵巢癌、胰腺癌、三阴性乳腺癌。癌症是一种细胞在身体特定部位不受控制地生长和繁殖的疾病。非小细胞肺癌(NSCLC)是一种实体瘤,即癌细胞在肺组织中形成的疾病。头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)是一种实体瘤,即癌细胞在头颈部组织中形成的疾病。本研究的目的是评估azirkitug单药治疗以及与budigalimab、贝伐珠单抗或telisotuzumab adizutecan联合治疗的不良事件和药代动力学。贝伐珠单抗是一种已获批产品,而budigalimab、azirkitug和telisotuzumab adizutecan是正在开发用于治疗NSCLC、HNSCC及其他实体瘤的研究性药物。研究医生将参与者分为称为治疗臂的组别。将探索azirkitug的最大耐受剂量(MTD)/最大给药剂量(MAD)。
每个治疗组接受不同剂量的azirkitug单药治疗,以及与budigalimab、贝伐珠单抗或telisotuzumab adizutecan联合治疗。该研究将在全球约80个研究中心纳入约694名成年受试者。受试者将通过静脉(IV)输注接受azirkitug单药治疗或与budigalimab、贝伐珠单抗或telisotuzumab adizutecan联合治疗,预计治疗期最长可达2年。与受试者的标准治疗相比,本试验中受试者的治疗负担可能更高。受试者将在研究期间定期前往医院或诊所就诊。治疗效果将通过医学评估、血液检查、副作用监测及填写问卷进行检查。
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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