LSTA1联合标准治疗对比标准治疗单药治疗晚期实体瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 LSTA1 联合标准治疗(SoC)对比 SoC 单药治疗晚期实体瘤的 Phase 2a、双盲、安慰剂对照、多中心、随机研究

Lisata Therapeutics, Inc.Lisata Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他分类CholangiocarcinomaGallbladder CancerGallbladder CarcinomaIntrahepatic CholangiocarcinomaExtrahepatic CholangiocarcinomaBile Duct CancerGall Bladder CancerGall Bladder Carcinoma
A Study of LSTA1 When Added to Standard of Care Versus Standard of Care Alone in Patients With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

LSTA1联合标准治疗对比标准治疗单药治疗晚期实体瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 LSTA1 联合标准治疗(SoC)对比 SoC 单药治疗晚期实体瘤的 Phase 2a、双盲、安慰剂对照、多中心、随机研究。覆盖胆管癌、胆囊癌、肝内胆管癌、肝外胆管癌、胆管癌等胆道系统肿瘤,纳入既往未接受治疗的胆管癌患者或一线治疗后进展的胆管癌患者。研究包含筛选期、导入期、治疗期、治疗结束随访访视及长期随访期。可用于胆道系统肿瘤治疗方案的分类与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胆管癌、胆囊癌、胆囊癌、肝内胆管癌、肝外胆管癌、胆管癌、胆囊癌、胆囊癌。这是一项 LSTA1 联合标准治疗(SoC)对比 SoC 单药治疗晚期实体瘤患者的 Phase 2a、双盲、安慰剂对照、多中心、随机研究。该研究将纳入既往未接受治疗的胆管癌患者或一线治疗后进展的胆管癌患者。研究将包括筛选期、导入期、治疗期、治疗结束随访访视和长期随访期。提供知情同意的参与者将在开始研究治疗导入期前 28 天内接受资格筛选。一旦资格确认,参与者将

【主题与分类】

主题标签:Cholangiocarcinoma、Gallbladder Cancer、Gallbladder Carcinoma、Intrahepatic Cholangiocarcinoma、Extrahepatic Cholangiocarcinoma、Bile Duct Cancer、Gall Bladder Cancer、Gall Bladder Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05712356

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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:胆管癌、胆囊癌、胆囊癌、肝内胆管癌、肝外胆管癌、胆管癌、胆囊癌、胆囊癌。这是一项LSTA1联合标准治疗(SoC)对比单纯SoC治疗晚期实体瘤的2a期、双盲、安慰剂对照、多中心、随机研究。该研究将纳入既往未接受过治疗的胆管癌患者或一线治疗后进展的胆管癌患者。该研究将包括筛选期、导入期、治疗期、治疗结束随访访视和长期随访期。提供知情同意的受试者将在开始研究治疗导入期前28天内接受资格筛选。一旦确认符合资格,受试者将被随机分配至两个治疗组之一(SoC+安慰剂 vs. SoC+LSTA1)。在3天导入期内,受试者仅接受其随机治疗方案中的LSTA1或安慰剂成分。3天导入期结束后,将开始第1周期治疗。

治疗期间每8周(56天±7天)进行一次肿瘤扫描。

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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