AZD3470单药或联合抗癌药治疗血液系统恶性肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于AZD3470单药或联合其他抗癌药物治疗血液系统恶性肿瘤的模块化I/II期开放标签多中心研究

基本信息
资源简介
AZD3470单药或联合抗癌药治疗血液系统恶性肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于AZD3470单药或联合其他抗癌药物治疗血液系统恶性肿瘤的模块化I/II期开放标签多中心研究。覆盖淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、霍奇金淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤及其亚型PTCL-NOS、ALCL、AITL。研究评估口服AZD3470的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学和初步疗效,包含剂量递增与剂量优化/扩展部分。可用于了解该研究的设计与入组条件(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、霍奇金淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤(PTCL)、PTCL-NOS、ALCL、AITL。这是一项模块化、I/II期、开放标签、多中心的AZD3470研究,受试者为血液系统恶性肿瘤患者。该研究由多个研究模块组成,每个模块评估口服AZD3470作为单药及与其他抗癌药物联合用药的安全性、耐受性、PK、药效动力学和初步疗效。模块1队列1将在已接受至少2线抗癌治疗的复发/难治性经典型霍奇金淋巴瘤(r/r cHL)成人及青少年中评估AZD3470单药治疗。A部分(剂量递增)将在18岁及以上受试者中评估递增剂量的AZD3470,以确定最大耐受剂量和推荐扩展剂量。B部分(剂量优化/扩展)将纳入受试者至选定的剂量水平,这些剂量水平
【主题与分类】
主题标签:Lymphoma、Non-Hodgkin Lymphoma、Hodgkin Lymphoma、Peripheral T-cell Lymphoma (PTCL)、PTCL-NOS、ALCL、AITL。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06137144
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06137144
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、霍奇金淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤(PTCL)、PTCL-NOS、ALCL、AITL。这是一项模块化、I/II期、开放标签、多中心的AZD3470研究,受试者为血液系统恶性肿瘤患者。该研究由多个研究模块组成,每个模块评估口服AZD3470作为单药治疗及与其他抗癌药物联合治疗的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学及初步疗效。模块1队列1将在既往接受过至少2线抗癌治疗的复发/难治性经典型霍奇金淋巴瘤(r/r cHL)成人及青少年患者中评估AZD3470单药治疗。A部分(剂量递增)将在18岁及以上受试者中评估递增剂量的AZD3470,以确定最大耐受剂量和推荐扩展剂量。B部分(剂量优化/扩展)将纳入受试者接受A部分中评估过的选定剂量水平,以支持确定II期推荐剂量(RP2D)。将评估安全性、耐受性、PK、初步疗效及食物效应。
青少年参与者(年龄≥12岁)只有在充分的支持性成人安全性/药代动力学数据经安全审查委员会审阅并同意后,方可纳入B部分。模块1第2队列将评估AZD3470单药治疗作为巩固治疗,用于年龄≥50岁、在接受至少4个周期一线标准治疗后达到缓解(完全缓解或部分缓解)的晚期(III/IV期)经典型霍奇金淋巴瘤参与者。将评估安全性和耐受性、药代动力学、药效学及初步疗效。模块1第3队列将评估AZD3470单药治疗用于年龄≥18岁、既往接受过至少一种抗癌治疗的外周T细胞淋巴瘤(PTCL NOS、ALCL、AITL)复发/难治性参与者。将评估安全性和耐受性、药代动力学、药效学及初步疗效。模块2第1队列将评估AZD3470联合帕博利珠单抗用于年龄≥18岁、既往接受过至少一种抗癌治疗的复发/难治性经典型霍奇金淋巴瘤参与者。A部分(剂量递增)将纳入选定剂量水平以下的参与者
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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