EIK1005-002:评估Werner解旋酶抑制剂EIK1005单药及联合帕博利珠单抗治疗晚期实体瘤(含微卫星高度不稳定肿瘤)的临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为EIK1005-002一项1/2期临床研究,评估Werner解旋酶抑制剂EIK1005单药及联合Pembrolizumab在晚期实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步临床活性

基本信息
资源简介
EIK1005-002:评估Werner解旋酶抑制剂EIK1005单药及联合帕博利珠单抗治疗晚期实体瘤(含微卫星高度不稳定肿瘤)的临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为EIK1005-002一项1/2期临床研究,评估Werner解旋酶抑制剂EIK1005单药及联合Pembrolizumab在晚期实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步临床活性。覆盖MSI-H或dMMR晚期实体瘤、胃癌、结直肠癌、胃食管交界癌、子宫内膜癌及错配修复缺陷或MSI-High实体瘤。研究分Part 1和Part 2,Part 1含单药剂量递增(1A)与联合剂量递增(1B)。可用于肿瘤免疫治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:晚期实体瘤、MSI-H或dMMR晚期实体瘤、MSI-H/dMMR胃癌、MSI-H/dMMR结直肠癌、MSI-H/dMMR胃食管交界癌、子宫内膜癌、错配修复缺陷或MSI-High实体瘤。这项1/2期研究(EIK1005-002)将研究EIK1005作为单药以及与pembrolizumab联合用于晚期实体瘤受试者(包括微卫星高度不稳定(MSI-H)或错配修复缺陷(dMMR)肿瘤受试者)的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学(PD)和初步临床活性。该研究将分2部分进行:Part 1和Part 2,其中Part 1进一步分为Part 1A和Part 1B,如下所述: Part 1A(单药剂量递增):受试者将仅接受EIK1005。 Part 1B(联合剂量递增):受试者
【主题与分类】
主题标签:Advanced Solid Tumors、MSI-H or dMMR Advanced Solid Tumors、MSI-H/dMMR Gastric Cancer、MSI-H/dMMR Colorectal Cancer、Endometrial Cancer。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07262619
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07262619
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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
疾病类型:晚期实体瘤、MSI-H或dMMR晚期实体瘤、MSI-H/dMMR胃癌、MSI-H/dMMR结直肠癌、MSI-H/dMMR胃食管交界处癌、子宫内膜癌、错配修复缺陷或MSI-High实体瘤。这项1/2期研究(EIK1005-002)将研究EIK1005单药治疗及与帕博利珠单抗联合治疗在晚期实体瘤受试者(包括微卫星高度不稳定(MSI-H)或错配修复缺陷(dMMR)肿瘤受试者)中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学(PD)及初步临床活性。该研究将分为两部分:第1部分和第2部分,其中第1部分进一步分为第1A部分和第1B部分,具体如下:* 第1A部分(单药剂量递增):受试者仅接受EIK1005治疗。* 第1B部分(联合剂量递增):受试者接受EIK1005联合帕博利珠单抗治疗。* 第2部分(剂量优化):受试者按1:1随机分配至第1A部分选定的两个剂量之一的EIK1005单药治疗组,以确定EIK1005单药治疗用于后续研究的剂量。
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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