Repotrectinib在携带ALK、ROS1或NTRK1-3变异的儿童及青年受试者中的研究

疾病:局部晚期实体瘤、转移性实体瘤、淋巴瘤、原发性CNS肿瘤。受试者入组1期将按年龄同时进行,具体如下: 年龄<12岁的受试者最初将入组1期部分,以确定该年龄组的儿科RP2D;一旦确定儿科RP2D,年龄<12岁的受试者可入组研究的2期部分

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clinicaltrials
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其他Locally Advanced Solid TumorsMetastatic Solid TumorsLymphomaPrimary CNS Tumors
A Study of Repotrectinib in Pediatric and Young Adult Subjects Harboring ALK, ROS1, OR NTRK1-3 Alterations

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

Repotrectinib在携带ALK、ROS1或NTRK1-3变异的儿童及青年受试者中的研究

本数据集是 clinicaltrials.gov 公开数据集,主题涵盖 Locally Advanced Solid Tumors、Metastatic Solid Tumors、Lymphoma、Primary CNS Tumors。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:局部晚期实体瘤、转移性实体瘤、淋巴瘤、原发性CNS肿瘤。 受试者入组1期将按年龄同时进行,具体如下: 年龄<12岁的受试者最初将入组1期部分,以确定该年龄组的儿科RP2D;一旦确定儿科RP2D,年龄<12岁的受试者可入组研究的2期部分。 12至25岁的受试者将直接入组2期部分,与1期入组同时进行。 1期:约12例儿科受试者,患有局部晚期或转移性实体瘤,包括原发性中枢神经系统(CNS)肿瘤,或间变性大细胞淋巴瘤(ALCL),出现疾病进展,或对现有治疗无应答或不耐受,且尚无标准或可用的治愈性治疗。 2期:受试者将按以下方式入组3个队列之一: 队列1:约15例受试者,其实体瘤特征为NTRK融合、未接受过TRK酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗,且基线时经中心确认存在可测量病灶。 队列2:约23例受试者,其实体瘤特征为NTRK融合、既往接受过TRK TKI治疗,且基线时经中心确认存在可测量病灶。 队列3:约23例受试者,患有实体瘤或ALCL,其特征为其他ALK/ROS1/NTRK改变或NTRK融合,且无经中心确认的可测量病灶,且在其他方面不符合队列1或2的入组资格。截至当前方案修订版,仅ROS1改变的患者将入组该队列。

【主题与分类】

主题标签:Locally Advanced Solid Tumors、Metastatic Solid Tumors、Lymphoma、Primary CNS Tumors。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04094610

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04094610

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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:局部晚期实体瘤、转移性实体瘤、淋巴瘤、原发性CNS肿瘤。
受试者入组1期将按年龄同时进行,具体如下:

  • 年龄<12岁的受试者最初将入组1期部分,以确定该年龄组的儿科RP2D;一旦确定儿科RP2D,年龄<12岁的受试者可入组研究的2期部分。
  • 12至25岁的受试者将直接入组2期部分,与1期入组同时进行。

1期:约12例儿科受试者,患有局部晚期或转移性实体瘤,包括原发性中枢神经系统(CNS)肿瘤,或间变性大细胞淋巴瘤(ALCL),出现疾病进展,或对现有治疗无应答或不耐受,且尚无标准或可用的治愈性治疗。

2期:受试者将按以下方式入组3个队列之一:
队列1:约15例受试者,其实体瘤特征为NTRK融合、未接受过TRK酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗,且基线时经中心确认存在可测量病灶。
队列2:约23例受试者,其实体瘤特征为NTRK融合、既往接受过TRK TKI治疗,且基线时经中心确认存在可测量病灶。
队列3:约23例受试者,患有实体瘤或ALCL,其特征为其他ALK/ROS1/NTRK改变或NTRK融合,且无经中心确认的可测量病灶,且在其他方面不符合队列1或2的入组资格。截至当前方案修订版,仅ROS1改变的患者将入组该队列。

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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