Trabedersen(OT-101)联合帕博利珠单抗治疗新诊断晚期PD-L1阳性非小细胞肺癌

本试验针对非小细胞肺癌,评估OT-101/Trabedersen联合Pembrolizumab的安全性、推荐剂量及成人特定类型患者疗效

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clinicaltrials
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其他预测Non-small Cell Lung Cancer
Trabedersen (OT-101) With Pembrolizumab for Newly Diagnosed Advanced NSCLC and Positive PD-L1

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

Trabedersen(OT-101)联合帕博利珠单抗治疗新诊断晚期PD-L1阳性非小细胞肺癌

本试验针对非小细胞肺癌,评估OT-101/Trabedersen联合Pembrolizumab的安全性、推荐剂量及成人特定类型患者疗效。受试者每2周接受4天OT-101/Trabedersen,每6周接受Pembrolizumab。I期用BOIN设计升降剂量,确定剂量限制性毒性与II期推荐剂量;II期接受该剂量联合治疗,直至复发、按iRECIST进展或死亡(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。本临床试验的目标是:1)评估药物 OT-101/Trabedersen 与 Pembrolizumab 联合使用时的安全性和推荐剂量,以及 2)确定联合治疗在患有特定类型非小细胞肺癌的成人中的疗效。其旨在回答的主要问题是: 参与者在将 OT101 与 Pembrolizumab 一起使用时会出现哪些医学问题? 在评估联合治疗的安全性和疗效时,应使用 OT-101 的正确剂量是多少? 联合治疗是否延缓参与者非小细胞肺癌的进展或复发? 参与者将: 每2周一次,连续4天接受静脉注射 OT-101/Trabedersen。需要前往诊所接受输注并断开输液。 * 每6周接受一次静脉注射 Pembrolizumab。 在I期,采用 BOIN 设计对 OT101/Trabedersen 进行剂量递增/递减,以确定与 Pembrolizumab 联合使用时的剂量限制性毒性(DLT)和推荐的2期剂量(RP2D)。在II期,受试者接受 OT101/Trabedersen 的 RP2D 联合 Pembrolizumab 治疗,直至疾病复发、进展[根据免疫实体瘤疗效评价标准(iRECIST)判定]或死亡。

【主题与分类】

主题标签:Non-small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06579196

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数据说明

疾病:非小细胞肺癌。本临床试验的目标是:1)评估药物 OT-101/Trabedersen 与 Pembrolizumab 联合使用时的安全性和推荐剂量,以及 2)确定联合治疗在患有特定类型非小细胞肺癌的成人中的疗效。其旨在回答的主要问题是:

  • 参与者在将 OT101 与 Pembrolizumab 一起使用时会出现哪些医学问题?
  • 在评估联合治疗的安全性和疗效时,应使用 OT-101 的正确剂量是多少?
  • 联合治疗是否延缓参与者非小细胞肺癌的进展或复发?
    参与者将:
  • 每2周一次,连续4天接受静脉注射 OT-101/Trabedersen。需要前往诊所接受输注并断开输液。
  • 每6周接受一次静脉注射 Pembrolizumab。
    在I期,采用 BOIN 设计对 OT101/Trabedersen 进行剂量递增/递减,以确定与 Pembrolizumab 联合使用时的剂量限制性毒性(DLT)和推荐的2期剂量(RP2D)。在II期,受试者接受 OT101/Trabedersen 的 RP2D 联合 Pembrolizumab 治疗,直至疾病复发、进展[根据免疫实体瘤疗效评价标准(iRECIST)判定]或死亡。

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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