WTX-330在晚期或转移性实体瘤或淋巴瘤成人患者中的1b/2期多中心剂量探索与扩展研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于WTX-330在晚期或转移性实体瘤或淋巴瘤成人患者中开展的1b/2期多中心剂量探索与扩展临床试验

Werewolf Therapeutics, Inc.Werewolf Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他预测Advanced or Metastatic Solid TumorsNon-Hodgkin Lymphoma
A Phase 1b/2 Multisite Dose-finding and Expansion Study of WTX-330 in Adult Patients With Selected Advanced or Metastatic Solid Tumors or Lymphoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

WTX-330在晚期或转移性实体瘤或淋巴瘤成人患者中的1b/2期多中心剂量探索与扩展研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于WTX-330在晚期或转移性实体瘤或淋巴瘤成人患者中开展的1b/2期多中心剂量探索与扩展临床试验。数据覆盖固定剂量方案与递增剂量方案的安全性、耐受性评估,以及最大初始剂量、最大耐受剂量和推荐扩展剂量的确定,同时涉及抗肿瘤活性、药代动力学和干扰素γ谱的评估。可用于支持肿瘤治疗领域的剂量优化与安全性分析研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期或转移性实体瘤、非霍奇金淋巴瘤。本临床试验旨在评估研究药物WTX-330在采用固定剂量方案或递增剂量方案给药时,在选定的晚期或转移性实体瘤或淋巴瘤成人患者中的安全性和耐受性。除安全性和耐受性外,本研究还旨在: 确定递增剂量方案中可使用的WTX-330最大初始剂量 确定递增剂量方案是否因耐受性改善而增加患者中WTX-330的暴露量 确定每种方案下WTX-330的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐扩展剂量(RDE) 评估WTX-330的抗肿瘤活性 表征WTX-330的药代动力学(PK)特征 表征WTX-330治疗后干扰素γ(IFNγ)的特征 * 评估

【主题与分类】

主题标签:Advanced or Metastatic Solid Tumors、Non-Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06939283

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:晚期或转移性实体瘤、非霍奇金淋巴瘤。本临床试验的目的是评估研究药物WTX-330在采用固定剂量方案或递增剂量方案给药时,在选定的晚期或转移性实体瘤或淋巴瘤成人患者中的安全性和耐受性。除安全性和耐受性外,本研究还旨在:* 确定递增剂量方案中可使用的WTX-330最大初始剂量 * 确定递增剂量方案是否能因耐受性改善而增加患者中WTX-330的暴露量 * 确定每种方案的WTX-330最大耐受剂量(MTD)和/或推荐扩展剂量(RDE)* 评估WTX-330的抗肿瘤活性 * 表征WTX-330的药代动力学(PK)特征 * 表征WTX-330治疗后的干扰素γ(IFNγ)特征 * 评估免疫生物标志物的变化 * 确定WTX-330对总生存期(OS)的影响 研究参与者将参加剂量和方案探索阶段(第1部分),随后参加剂量扩展阶段(第2部分),在该阶段他们将被分配到三个组(A、B和C)之一。

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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