CGT4859治疗胆管癌及其他晚期实体瘤的FGFR2/3抑制剂研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于FGFR2/3抑制剂CGT4859的开放标签1/2期临床研究,研究对象为携带FGFR2和/或FGFR3基因改变的成人肝内胆管癌或其他晚期实体瘤患者

Cogent Biosciences, Inc.Cogent Biosciences, Inc.
clinicaltrials
浏览 7
基因组分类Intrahepatic Cholangiocarcinoma (Icc)CholangiocarcinomaOther Solid Tumors, AdultFGFR2 Gene Fusion/RearrangementFGFR2 Gene AmplificationFGFR2 Gene Short VariantsFGFR3 Gene Fusion/RearrangementFGFR3 Gene AmplificationFGFR3 Gene Short VariantsFGFR2 Genetic AlterationsFGFR3 Genetic AlterationsAdvanced Solid Tumors
A Study of an FGFR2/3 Inhibitor (CGT4859) in Patients With Cholangiocarcinoma and Other Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

CGT4859治疗胆管癌及其他晚期实体瘤的FGFR2/3抑制剂研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于FGFR2/3抑制剂CGT4859的开放标签1/2期临床研究,研究对象为携带FGFR2和/或FGFR3基因改变的成人肝内胆管癌或其他晚期实体瘤患者。数据覆盖肝内胆管癌、胆管癌及其他实体瘤等病种,涉及FGFR2基因融合/重排、扩增、短变异以及FGFR3基因融合/重排、扩增等分子特征。该数据可用于评估CGT4859的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及抗肿瘤活性,支持肿瘤精准治疗与靶向药物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝内胆管癌(Icc)、胆管癌、其他实体瘤、成人、FGFR2基因融合/重排、FGFR2基因扩增、FGFR2基因短变异、FGFR3基因融合/重排、FGFR3基因扩增。这是一项开放标签的1/2期研究,评估CGT4859在携带FGFR2和/或FGFR3基因改变的成人肝内胆管癌(iCCA)或其他晚期实体瘤参与者中的安全性、耐受性、药代动力学(身体对药物的作用)、药效动力学(药物对身体的作用)及抗肿瘤活性。

【主题与分类】

主题标签:Intrahepatic Cholangiocarcinoma (Icc)、Cholangiocarcinoma、Other Solid Tumors, Adult、FGFR2 Gene Fusion/Rearrangement、FGFR2 Gene Amplification、FGFR2 Gene Short Variants、FGFR3 Gene Fusion/Rearrangement、FGFR3 Gene Amplification、FGFR3 Gene Short Variants、FGFR2 Genetic Alterations。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06777316

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

疾病:肝内胆管癌(ICC)、胆管癌、其他实体瘤、成人、FGFR2基因融合/重排、FGFR2基因扩增、FGFR2基因短变异、FGFR3基因融合/重排、FGFR3基因扩增。这是一项开放标签的1/2期研究,旨在评估CGT4859在患有肝内胆管癌(iCCA)或其他伴有FGFR2和/或FGFR3基因改变的晚期实体瘤的成人受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(药物在体内的作用)、药效动力学(药物对机体的作用)及抗肿瘤活性。

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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