PC14586在携带TP53 Y220C突变的晚期实体瘤患者中的评估(PYNNACLE)

Rezatapopt是靶向TP53 Y220C突变的同类首创口服小分子p53再激活剂,研究涉及晚期实体瘤、转移性癌症及肺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、前列腺癌等

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The Evaluation of PC14586 in Patients With Advanced Solid Tumors Harboring a TP53 Y220C Mutation (PYNNACLE)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

PC14586在携带TP53 Y220C突变的晚期实体瘤患者中的评估(PYNNACLE)

Rezatapopt是靶向TP53 Y220C突变的同类首创口服小分子p53再激活剂,研究涉及晚期实体瘤、转移性癌症及肺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、前列腺癌等。2期单药正在入组,主要目标为在RP2D评估卵巢癌队列ORR及盲法独立中心审查的所有队列ORR;1期单药确定MTD/RP2D,已完成入组;1b期联合pembrolizumab确定MTD/RP2D,已完成入组(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期实体瘤、晚期恶性肿瘤、转移性癌症、转移性实体瘤、肺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、前列腺癌。Rezatapopt 是一种同类首创的口服小分子 p53 再激活剂,对 TP53 Y220C 突变具有选择性。2期单药治疗的主要目标是评估 rezatapopt 在2期推荐剂量(RP2D)下的疗效,包括卵巢癌队列中的总缓解率(ORR)以及由盲态独立中心审查确定的所有队列中的 ORR。2期的次要目标是描述 PC14586 rezatapopt 在 RP2D 下的安全性、药代动力学(PK)特征、生活质量及其他疗效指标。该研究的2期单药治疗部分正在开放入组。1期单药治疗的主要目标是确定 rezatapopt 的最大耐受剂量(MTD)和 RP2D。次要目标是描述其 PK 特征、安全性和耐受性,并评估包括 ORR 在内的初步疗效。1期单药治疗部分已完成入组。1b期联合治疗的主要目标是确定 rezatapopt 与 pembrolizumab 联合给药时的 MTD/RP2D。1b期联合治疗的次要目标是描述 rezatapopt 与 pembrolizumab 联合给药时的 PK、安全性和耐受性,并评估包括 ORR 在内的初步疗效。1b期联合治疗部分已完成入组。

【主题与分类】

主题标签:Advanced Solid Tumor、Advanced Malignant Neoplasm、Metastatic Cancer、Metastatic Solid Tumor、Lung Cancer、Ovarian Cancer、Endometrial Cancer、Prostate Cancer、Colorectal Cancer、Breast Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04585750

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数据说明

疾病:晚期实体瘤、晚期恶性肿瘤、转移性癌症、转移性实体瘤、肺癌、卵巢癌、子宫内膜癌、前列腺癌。Rezatapopt 是一种同类首创的口服小分子 p53 再激活剂,对 TP53 Y220C 突变具有选择性。2期单药治疗的主要目标是评估 rezatapopt 在2期推荐剂量(RP2D)下的疗效,包括卵巢癌队列中的总缓解率(ORR)以及由盲态独立中心审查确定的所有队列中的 ORR。2期的次要目标是描述 PC14586 rezatapopt 在 RP2D 下的安全性、药代动力学(PK)特征、生活质量及其他疗效指标。该研究的2期单药治疗部分正在开放入组。1期单药治疗的主要目标是确定 rezatapopt 的最大耐受剂量(MTD)和 RP2D。次要目标是描述其 PK 特征、安全性和耐受性,并评估包括 ORR 在内的初步疗效。1期单药治疗部分已完成入组。1b期联合治疗的主要目标是确定 rezatapopt 与 pembrolizumab 联合给药时的 MTD/RP2D。1b期联合治疗的次要目标是描述 rezatapopt 与 pembrolizumab 联合给药时的 PK、安全性和耐受性,并评估包括 ORR 在内的初步疗效。1b期联合治疗部分已完成入组。

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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