THE-630 治疗晚期胃肠道间质瘤（GIST）研究
该数据来自 clinicaltrials.gov，为 THE-630 治疗晚期胃肠道间质瘤（GIST）的临床研究记录。THE-630 是一种口服 KIT 酪氨酸激酶抑制剂，研究分剂量递增和扩展两个阶段
基本信息
资源简介
THE-630 治疗晚期胃肠道间质瘤（GIST）研究
该数据来自 clinicaltrials.gov，为 THE-630 治疗晚期胃肠道间质瘤（GIST）的临床研究记录。THE-630 是一种口服 KIT 酪氨酸激酶抑制剂，研究分剂量递增和扩展两个阶段。剂量递增阶段（Phase 1）纳入不可切除或转移性 GIST 患者，要求对 imatinib 治疗进展或不耐受，且至少接受过 sunitinib、regorafenib、ripretinib 或 avapritinib 之一。主要目标是确定口服 THE-630 的安全性特征。数据覆盖 GIST 及相关肿瘤分类信息，可用于了解该试验的设计与入组条件（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：胃肠道间质瘤（GIST）、结缔组织肿瘤、结缔组织与软组织肿瘤、按组织学类型分类的肿瘤、肿瘤、胃肠道肿瘤、消化系统肿瘤、消化系统疾病。本研究中测试的药物名为 THE-630，是一种口服给药的 KIT 酪氨酸激酶抑制剂。研究将分两部分进行：剂量递增阶段，随后是扩展阶段。试验初始剂量递增阶段（Phase 1）的患者人群将包括不可切除或转移性 GIST 患者。患者必须在 imatinib 治疗期间出现疾病进展或不耐受 imatinib 治疗，并且还至少接受过以下药物之一：sunitinib、regorafenib、ripretinib 或 avapritinib。剂量递增阶段的主要目标是确定口服 THE-630 的安全性特征，包括剂量l
【主题与分类】
主题标签：Gastrointestinal Stromal Tumors (GIST)、Neoplasms, Connective Tissue、Neoplasms, Connective and Soft Tissue、Neoplasms by Histologic Type、Neoplasms、Gastrointestinal Neoplasms、Digestive System Neoplasm、Digestive System Disease、Gastrointestinal Diseases。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05160168
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05160168
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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
适应症：胃肠道间质瘤（GIST）、肿瘤、结缔组织肿瘤、结缔组织与软组织肿瘤、按组织学类型分类的肿瘤、肿瘤、胃肠道肿瘤、消化系统肿瘤、消化系统疾病。本研究测试的药物名为THE-630，是一种口服KIT酪氨酸激酶抑制剂。研究将分为两部分：剂量递增阶段，随后是扩展阶段。试验初始剂量递增阶段（1期）的患者人群将包括不可切除或转移性GIST患者。患者必须在伊马替尼治疗期间出现疾病进展或不耐受，并且还至少接受过以下一种药物：舒尼替尼、瑞戈非尼、瑞派替尼或阿伐替尼。剂量递增阶段的主要目标是确定口服THE-630的安全性特征，包括剂量限制性毒性（DLTs）、最大耐受剂量（MTD）和推荐的2期剂量（RP2D）。
在剂量递增阶段确定推荐剂量后，扩展阶段（2期）将入组3个队列的不可切除或转移性GIST患者，按既往治疗定义如下：* 队列1：不可切除或转移性GIST患者，既往接受伊马替尼、舒尼替尼、瑞戈非尼和瑞派替尼治疗后进展或不耐受（≥5线）。* 队列2：不可切除或转移性GIST患者，既往在晚期/转移阶段接受伊马替尼、舒尼替尼及0-1线额外治疗后进展或不耐受（3-4线）。* 队列3：不可切除或转移性GIST患者，既往接受伊马替尼（包括辅助治疗阶段）治疗后进展或不耐受，且未接受过针对晚期GIST的其他全身治疗（2线）。将在扩展队列中继续评估口服THE-630的安全性和耐受性。然而，试验扩展部分的主要目的是评估THE-630在这些GIST患者人群中的抗肿瘤活性。
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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