SGN-30(抗体)治疗难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤的安全性/有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦SGN-30(一种新型嵌合单克隆抗体)在难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤患者中的多剂量方案研究

Seagen Inc.Seagen Inc.
clinicaltrials
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其他分类Hodgkin DiseaseLymphoma, Large-CellSarcoma, KaposiLymphoma, T-Cell, CutaneousLymphoma, B-Cell
A Safety/Efficacy Study of SGN-30 (Antibody) in Patients With Refractory or Recurrent CD30+ Hematologic Malignancies

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

SGN-30(抗体)治疗难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤的安全性/有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦SGN-30(一种新型嵌合单克隆抗体)在难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤患者中的多剂量方案研究。覆盖疾病包括霍奇金病、大细胞淋巴瘤、卡波西肉瘤、皮肤T细胞淋巴瘤和B细胞淋巴瘤。研究为单臂、开放标签的I/II期试验,旨在确定毒性特征、药代动力学特征及抗肿瘤活性;I期采用改良剂量递增,每周给药,起始剂量2 mg/kg,递增至最大耐受剂量。可用于肿瘤学与淋巴瘤相关安全性、疗效及药代动力学分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:霍奇金病、大细胞淋巴瘤、卡波西肉瘤、皮肤T细胞淋巴瘤、B细胞淋巴瘤。本研究的目的是评估SGN-30的多剂量方案,SGN-30是一种新型嵌合单克隆抗体(mAb),用于难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤患者。这是一项单臂、开放标签的I/II期研究,旨在确定SGN-30多剂量方案在难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤患者中的毒性特征、药代动力学(PK)特征和抗肿瘤活性。I期研究将是SGN-30的改良剂量递增。基于临床前药理学和毒代动力学(TK)以及首次人体单剂量I期研究,SGN-30将按每周方案给药。初始剂量为2 mg/kg,将递增直至达到最大耐受剂量(MTD)或直至每周剂

【主题与分类】

主题标签:Hodgkin Disease、Lymphoma, Large-Cell、Sarcoma, Kaposi、Lymphoma, T-Cell, Cutaneous、Lymphoma, B-Cell。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00051597

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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:霍奇金病、大细胞淋巴瘤、卡波西肉瘤、皮肤T细胞淋巴瘤、B细胞淋巴瘤。本研究旨在评估SGN-30——一种新型嵌合单克隆抗体(mAb)——多剂量方案在难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤患者中的应用。这是一项单臂、开放标签的I/II期研究,旨在确定SGN-30多剂量方案在难治性或复发性CD30+血液系统恶性肿瘤患者中的毒性特征、药代动力学(PK)特征及抗肿瘤活性。I期研究将采用改良的SGN-30剂量递增方案。基于临床前药理学和毒代动力学(TK)数据以及首次人体单剂量I期研究结果,SGN-30将按每周一次的方案给药。初始剂量为2 mg/kg,将逐步递增,直至达到最大耐受剂量(MTD)或达到每周12 mg/kg的剂量。

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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