口服5-azacitidine联合Romidepsin治疗晚期实体瘤试验,含病毒介导癌症与脂肪肉瘤扩展队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项在晚期实体瘤中开展的口服5-azacitidine联合静脉Romidepsin的I期研究,包含病毒介导癌症与脂肪肉瘤扩展队列

Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns HopkinsSidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns Hopkins
clinicaltrials
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基因组Solid TumorsVirally Mediated Cancers and Liposarcoma
A Trial of Oral 5-azacitidine in Combination With Romidepsin in Advanced Solid Tumors, With an Expansion Cohort in Virally Mediated Cancers and Liposarcoma

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

口服5-azacitidine联合Romidepsin治疗晚期实体瘤试验,含病毒介导癌症与脂肪肉瘤扩展队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项在晚期实体瘤中开展的口服5-azacitidine联合静脉Romidepsin的I期研究,包含病毒介导癌症与脂肪肉瘤扩展队列。研究分两部分:第一部分采用传统3+3剂量递增,评估最大耐受剂量、剂量限制毒性、安全性及药代/药效特征;第二部分在确定最大耐受剂量后开展扩展队列,初步评价疗效并继续采集药代与药效数据。数据可用于肿瘤治疗剂量探索与联合用药安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:实体瘤、病毒介导癌症和脂肪肉瘤。这是一项两部分、单中心、开放标签的I期剂量递增研究,评估口服5-azacitidine联合静脉(IV)romidepsin。研究第1部分是传统的3+3剂量递增研究,旨在评估递增剂量的口服5-azacitidine联合固定剂量IV romidepsin的最大耐受剂量(MTD)、剂量限制性毒性(DLTs)、安全性、药代动力学(PK)特征和药效学特征。第2部分是扩展队列研究,一旦确定MTD,即对病毒介导癌症和脂肪肉瘤治疗的疗效进行初步评价。还将为这些受试者收集PK和PD数据。*将在治疗前和治疗期间采集血浆样本,以评估游离肿瘤DNA的甲基化状态 c

【主题与分类】

主题标签:Solid Tumors、Virally Mediated Cancers and Liposarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01537744

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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

适应症:实体瘤、病毒介导的癌症及脂肪肉瘤。这是一项分为两部分的单中心、开放标签、I期剂量递增研究,旨在评估口服5-阿扎胞苷联合静脉注射罗米地辛的疗效。研究第一部分为传统的3+3剂量递增设计,旨在评估口服5-阿扎胞苷递增剂量联合固定剂量静脉注射罗米地辛的最大耐受剂量、剂量限制性毒性、安全性、药代动力学特征及药效学特征。第二部分为扩展队列研究,在确定最大耐受剂量后,初步评估该联合方案治疗病毒介导的癌症及脂肪肉瘤的疗效。同时,还将收集这些受试者的药代动力学和药效学数据。* 将在治疗前及治疗期间采集血浆样本,以评估血液循环中游离肿瘤DNA的甲基化状态。* 将采集所有参与者的存档组织,用于未来的相关性研究,如基线基因表达、甲基化模式等。

  • 在扩展队列中,具有可及且可活检肿瘤的参与者还将进行治疗前和治疗后(约第2周期第1天)的活检,用于相关性研究。

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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