评估静脉输注卡铂联合米维妥昔单抗索拉夫坦辛在新诊断叶酸受体α(FRα)表达晚期浆液性上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌受试者中抗肿瘤活性的研究
本单臂研究评估新辅助卡铂联合MIRV在FRα表达的晚期浆液性EOC、输卵管癌或原发性腹膜癌成人患者中的安全性和有效性。MIRV为研究性抗体药物偶联物,可杀伤携带FRα的癌细胞

基本信息
资源简介
评估静脉输注卡铂联合米维妥昔单抗索拉夫坦辛在新诊断叶酸受体α(FRα)表达晚期浆液性上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌受试者中抗肿瘤活性的研究
本单臂研究评估新辅助卡铂联合MIRV在FRα表达的晚期浆液性EOC、输卵管癌或原发性腹膜癌成人患者中的安全性和有效性。MIRV为研究性抗体药物偶联物,可杀伤携带FRα的癌细胞。计划在美国约80个中心入组约140名FIGO III-IV期患者,每21天第1天静脉输注,最多6-9周期,总研究约3年。参与者需随访,频繁接受评估、血检和扫描,治疗负担或高于标准治疗(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:上皮性卵巢癌、输卵管癌、原发性腹膜癌、新辅助治疗。癌症是一种身体某一特定部位的细胞不受控制地生长和繁殖的疾病。本研究旨在评估新辅助卡铂和mirvetuximab soravtansine在叶酸受体α(FRα)表达阳性的晚期浆液性上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌(EOC)受试者中的安全性和有效性。Mirvetuximab Soravtansine(MIRV)是一种研究性抗体药物偶联物,旨在选择性杀伤癌细胞。MIRV的抗体(蛋白质)部分通过将一种细胞杀伤药物递送至携带称为叶酸受体α(FRα)蛋白的癌细胞来靶向肿瘤。这是一项单臂研究,受试者为患有国际妇产科联盟(Fédération Internationale de Gynécologie et d'Obstétrique,FIGO)III-IV期、FRα表达阳性晚期浆液性EOC的成年受试者。约140名受试者将在美国约80个研究中心入组本研究。受试者将在每个周期的第1天接受MIRV与卡铂联合静脉输注,每21天一次,最多6-9个周期。研究总时长约为3年。与标准治疗相比,本试验中的受试者可能承担更高的治疗负担。研究期间,受试者将在医院或诊所定期访视,并可能需要频繁进行医学评估、血液检查和影像扫描。
【主题与分类】
主题标签:Epithelial Ovarian Cancer、Fallopian Tube Cancer、Primary Peritoneal Cancer、Neoadjuvant。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06890338
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06890338
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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:上皮性卵巢癌、输卵管癌、原发性腹膜癌、新辅助治疗。癌症是一种身体某一特定部位的细胞不受控制地生长和繁殖的疾病。本研究旨在评估新辅助卡铂和mirvetuximab soravtansine在叶酸受体α(FRα)表达阳性的晚期浆液性上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌(EOC)受试者中的安全性和有效性。Mirvetuximab Soravtansine(MIRV)是一种研究性抗体药物偶联物,旨在选择性杀伤癌细胞。MIRV的抗体(蛋白质)部分通过将一种细胞杀伤药物递送至携带称为叶酸受体α(FRα)蛋白的癌细胞来靶向肿瘤。这是一项单臂研究,受试者为患有国际妇产科联盟(Fédération Internationale de Gynécologie et d’Obstétrique,FIGO)III-IV期、FRα表达阳性晚期浆液性EOC的成年受试者。约140名受试者将在美国约80个研究中心入组本研究。受试者将在每个周期的第1天接受MIRV与卡铂联合静脉输注,每21天一次,最多6-9个周期。研究总时长约为3年。与标准治疗相比,本试验中的受试者可能承担更高的治疗负担。研究期间,受试者将在医院或诊所定期访视,并可能需要频繁进行医学评估、血液检查和影像扫描。
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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