Aurora 激酶抑制剂 AT9283 治疗晚期或转移性实体瘤或非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Aurora 激酶抑制剂 AT9283 治疗晚期或转移性实体瘤或非霍奇金淋巴瘤

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clinicaltrials
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其他预测Non-Hodgkins Lymphoma
Aurora Kinase Inhibitor AT9283 in Treating Patients With Advanced or Metastatic Solid Tumors or Non-Hodgkin's Lymphoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Aurora 激酶抑制剂 AT9283 治疗晚期或转移性实体瘤或非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Aurora 激酶抑制剂 AT9283 治疗晚期或转移性实体瘤或非霍奇金淋巴瘤。源站描述显示,研究条件包括非霍奇金淋巴瘤及未明确的成人实体瘤(方案特定)。研究目标涵盖确定最大耐受剂量与推荐 II 期剂量、评估安全性、耐受性、毒性特征、剂量限制性毒性及药代动力学特征,并将毒性特征与药代动力学相关联,初步评估抗肿瘤活性证据,以及测定药效动力学活性并与生物学终点关联。研究设计为开放标签、剂量递增、多中心,患者在第 1 天和第 8 天接受 24 小时静脉输注 AT9283(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非霍奇金淋巴瘤、未明确的成人实体瘤(方案特定)。目标: 确定 Aurora 激酶抑制剂 AT9283(AT9283)在不可治愈的晚期或转移性实体瘤或非霍奇金淋巴瘤患者中的最大耐受剂量和推荐 II 期剂量。 确定该药在这些患者中的安全性、耐受性、毒性特征、剂量限制性毒性和药代动力学特征。 将这些患者的毒性特征与该药的药代动力学相关联。 初步评估该药在这些患者中的抗肿瘤活性证据。* 确定该药在这些患者中的药效动力学活性,并与生物学终点相关联。概述:这是一项开放标签、剂量递增、多中心研究。患者在第 1 天和第 8 天接受 Aurora 激酶抑制剂 AT9283(AT9283)静脉注射,持续 24 小时。治疗

【主题与分类】

主题标签:Non-Hodgkins Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00443976

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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:非霍奇金淋巴瘤、未明确的成人实体瘤、特定方案。目的:* 确定Aurora激酶抑制剂AT9283(AT9283)在无法治愈的晚期或转移性实体瘤或非霍奇金淋巴瘤患者中的最大耐受剂量和推荐的II期剂量。* 确定该药物在这些患者中的安全性、耐受性、毒性特征、剂量限制性毒性和药代动力学特征。* 将毒性特征与该药物在这些患者中的药代动力学相关联。* 初步评估该药物在这些患者中的抗肿瘤活性证据。* 确定该药物在这些患者中的药效学活性,并与生物学终点相关联。大纲:这是一项开放标签、剂量递增、多中心研究。患者在第1天和第8天接受Aurora激酶抑制剂AT9283(AT9283)静脉注射,持续24小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每3周重复治疗。3-6名患者的队列接受递增剂量的AT9283,直到确定最大耐受剂量(MTD)。

MTD定义为3例患者中至少2例或6例患者中至少2例出现剂量限制性毒性的剂量。MTD之前的剂量为推荐的II期剂量(RPTD)。在RPTD水平最多再治疗8例患者。在RPTD水平治疗的患者在基线和第2天和/或第3天接受皮肤和肿瘤组织活检及血液采集。样本通过药代动力学和药效学分析进行检查,包括免疫组织化学、免疫细胞化学、蛋白质印迹、免疫酶技术、流式细胞术和逆转录聚合酶链反应,以检测生物标志物。研究治疗完成后,对患者随访4周,之后每3个月随访一次,直至疾病进展。预计入组:本研究将入组最多30例患者。

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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