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

基本信息
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
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06939283
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




