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

基本信息
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
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04094610
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- 部分平台提供 SDK,例如:
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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: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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