晚期非小细胞肺癌抗癌药物CB-839 HCl(Telaglenastat)和MLN0128(Sapanisertib)的测试
覆盖软脑膜肿瘤、转移性非小细胞肺癌、脑转移性恶性肿瘤、复发性非小细胞肺癌及AJCC v8分期IV、IVA、IVB期肺癌。主要目标为确定联合方案的安全性和耐受性及推荐II期剂量,次要目标包括观察抗肿瘤活性、评估在鳞状细胞肺癌和特定分子定义的非小细胞肺癌队列中的初步疗效,以及客观缓解率、无进展生存期和疾

基本信息
资源简介
晚期非小细胞肺癌抗癌药物CB-839 HCl(Telaglenastat)和MLN0128(Sapanisertib)的测试
该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦抗癌药物CB-839 HCl(Telaglenastat)与MLN0128(Sapanisertib)联合治疗晚期非小细胞肺癌的临床试验。覆盖软脑膜肿瘤、转移性非小细胞肺癌、脑转移性恶性肿瘤、复发性非小细胞肺癌及AJCC v8分期IV、IVA、IVB期肺癌。主要目标为确定联合方案的安全性和耐受性及推荐II期剂量,次要目标包括观察抗肿瘤活性、评估在鳞状细胞肺癌和特定分子定义的非小细胞肺癌队列中的初步疗效,以及客观缓解率、无进展生存期和疾病控制率。可用于药物安全性、疗效预测及肿瘤治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:软脑膜肿瘤、转移性肺非小细胞癌、脑内转移性恶性肿瘤、复发性肺非小细胞癌、AJCC v8 IV期肺癌、AJCC v8 IVA期肺癌、AJCC v8 IVB期肺癌。主要目标:I. 确定谷氨酰胺酶抑制剂CB-839盐酸盐(CB-839 HCl)(telaglenastat)与MLN0128(sapanisertib)联合用药的安全性和耐受性,并确定该联合方案的推荐II期剂量(RP2D)。次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 检查CB-839 HCl(telaglenastat)和MLN0128(sapanisertib)在鳞状细胞肺癌(LSCC)和选定的、分子定义的非小细胞肺癌(NSCLC)队列中的初步疗效。IIa. 评估客观缓解率(ORR)、无进展生存期(PFS)和疾病控制率(DCR)
【主题与分类】
主题标签:Leptomeningeal Neoplasm、Metastatic Lung Non-Small Cell Carcinoma、Recurrent Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage IV Lung Cancer AJCC v8、Stage IVA Lung Cancer AJCC v8、Stage IVB Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04250545
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:软脑膜肿瘤、转移性肺非小细胞癌、脑转移性恶性肿瘤、复发性肺非小细胞癌、AJCC第8版IV期肺癌、AJCC第8版IVA期肺癌、AJCC第8版IVB期肺癌。主要目的:I. 确定谷氨酰胺酶抑制剂CB-839盐酸盐(CB-839 HCl)(telaglenastat)与MLN0128(sapanisertib)联合用药的安全性和耐受性,并确定该联合方案的推荐2期剂量(RP2D)。次要目的:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 考察CB-839 HCl(telaglenastat)与MLN0128(sapanisertib)在鳞状细胞肺癌(LSCC)及选定的分子定义非小细胞肺癌(NSCLC)队列中的初步疗效。IIa. 评估接受CB-839 HCl(telaglenastat)与MLN0128(sapanisertib)治疗患者的客观缓解率(ORR)、无进展生存期(PFS)和疾病控制率(DCR)。探索性目的:I. 将基因组和代谢组特征与缓解相关联。II.
评估在剂量扩展阶段接受CB-839盐酸盐(telaglenastat)和MLN0128(sapanisertib)治疗的NSCLC肿瘤中的代谢反应(18谷氨酰胺[GLN]-正电子发射断层扫描[PET]/计算机断层扫描[CT];18氟脱氧葡萄糖[FDG]-PET/CT)。大纲:这是一项谷氨酰胺酶抑制剂CB-839盐酸盐的剂量递增研究。患者在第1-28天口服(PO)谷氨酰胺酶抑制剂CB-839盐酸盐,每日两次(BID),并口服sapanisertib,每日一次(QD)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。研究治疗完成后,每季度对患者进行随访。
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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