AMG 510(索托拉西布)联合帕尼单抗靶向治疗KRAS G12C突变实体瘤的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 KRAS G12C 突变晚期/转移性实体瘤(除结直肠癌与非小细胞肺癌外)的靶向治疗研究

基本信息
资源简介
AMG 510(索托拉西布)联合帕尼单抗靶向治疗KRAS G12C突变实体瘤的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 KRAS G12C 突变晚期/转移性实体瘤(除结直肠癌与非小细胞肺癌外)的靶向治疗研究。试验比较 AMG 510(Sotorasib)联合 Panitumumab 与 AMG 510 单药的无进展生存期,并评估联合方案在既往 KRAS G12C 抑制剂进展后患者的缓解率。数据可用于分析联合治疗疗效、预测治疗响应及探索耐药后治疗策略(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期恶性实体肿瘤、转移性恶性实体肿瘤。主要目标:I. 评估 AMG 510(sotorasib)与 panitumumab 联合方案对比 AMG 510(sotorasib)单药在晚期/转移性 KRAS G12C 突变实体瘤(除结直肠癌 [CRC] 和非小细胞肺癌 [NSCLC] 外)患者中的疗效,以无进展生存期衡量(队列 1)。II. 评估 AMG 510(sotorasib)与 panitumumab 联合方案在既往 KRAS G12C 抑制剂治疗后进展的晚期/转移性 KRAS G12C 突变实体瘤患者中的疗效,以缓解率衡量(队列 2)。次要目标:I. 评估 AMG 510(sotorasib)与 panitumumab 联合方案对比 AMG 510 单药在晚期/转移性 KRAS G12C 突变实体瘤(除 CRC 和 N
【主题与分类】
主题标签:Advanced Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Malignant Solid Neoplasm。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05638295
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期恶性实体瘤、转移性恶性实体瘤。主要目标:I. 评估AMG 510(sotorasib)联合panitumumab与单用AMG 510(sotorasib)相比,在晚期/转移性KRAS G12C突变实体瘤(结直肠癌[CRC]和非小细胞肺癌[NSCLC]除外)患者中的疗效,以无进展生存期衡量(队列1)。II. 评估AMG 510(sotorasib)联合panitumumab在既往KRAS G12C抑制剂治疗后进展的晚期/转移性KRAS G12C突变实体瘤患者中的疗效,以缓解率衡量(队列2)。次要目标:I. 评估AMG 510(sotorasib)联合panitumumab与单用AMG 510相比,在晚期/转移性KRAS G12C突变实体瘤(CRC和NSCLC除外)患者中的疗效,以缓解率、疾病控制率和总生存期衡量(队列1)。
II. 评估AMG 510(sotorasib)与帕尼单抗联合方案在既往接受过KRAS G12C抑制剂治疗后进展的晚期/转移性KRAS G12C突变实体瘤患者中的疗效,以疾病控制率、无进展生存期(PFS)和总生存期衡量(第2队列)。III. 进一步评估AMG 510(sotorasib)与帕尼单抗联合方案的安全性和耐受性。IV. 收集组织并提供给ComboMATCH注册方案,以评估由指定实验室生成的诊断性肿瘤突变图谱、治疗前活检突变图谱以及治疗前血浆循环肿瘤来源脱氧核糖核酸(DNA)(ctDNA)突变图谱之间的一致性,如ComboMATCH注册方案所述。相关性探索性目标:I. 研究伴随突变对临床获益的影响。II. 评估循环肿瘤DNA(ctDNA)随时间的变化是否与治疗反应相关。III. 评估相对突变等位基因分数
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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