ELI-002-102 在 KRAS/NRAS 突变胰腺导管腺癌受试者中的扩展可及性方案
方案旨在在无满意替代治疗、无法入组临床试验等条件下为患者提供 ELI-002 7P 可及性,并纳入 ELI-002-201 研究中可能受益于超出方案规定给药次数的患者

基本信息
资源简介
ELI-002-102 在 KRAS/NRAS 突变胰腺导管腺癌受试者中的扩展可及性方案
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 ELI-002-102 扩展可及性方案(EAP)的登记信息,面向 KRAS/NRAS 突变的胰腺导管腺癌患者,覆盖 KRAS G12D、G12V、G12S、G12A、G12C、G12R、G13D 及对应 NRAS 突变亚型。方案旨在在无满意替代治疗、无法入组临床试验等条件下为患者提供 ELI-002 7P 可及性,并纳入 ELI-002-201 研究中可能受益于超出方案规定给药次数的患者。数据可用于了解该 EAP 的适用人群与准入条件(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:胰腺导管腺癌,KRAS G12D、KRAS G12V、KRAS G12S、KRAS G12A、KRAS G12C、KRAS G12R、KRAS G13D。本 EAP 旨在当以下所有条件均满足时为患者提供 ELI-002 7P 的可及性:患者患有严重或立即危及生命的疾病或状况;没有可比或令人满意的替代疗法来诊断、监测或治疗该疾病或状况;患者无法入组临床试验;潜在的患者获益可证明治疗的潜在风险合理;且提供该研究性医疗产品不会干扰可能支持该治疗适应症医疗产品开发或上市批准的研究性试验。此外,该方案将纳入正在参与研究 ELI-002-201 的患者,这些患者可能受益于接受超出方案规定给药次数的剂量。
【主题与分类】
主题标签:Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、KRAS G12D、KRAS G12V、KRAS G12S、KRAS G12A、KRAS G12C、KRAS G12R、KRAS G13D、NRAS G12D、NRAS G12V。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07083479
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07083479
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
条件:胰腺导管腺癌、KRAS G12D、KRAS G12V、KRAS G12S、KRAS G12A、KRAS G12C、KRAS G12R、KRAS G13D。本扩展可及性方案(EAP)旨在为符合以下所有条件的患者提供ELI-002 7P的可及性:患者患有严重或即刻危及生命的疾病或状况;没有可比或令人满意的替代疗法来诊断、监测或治疗该疾病或状况;患者无法参加临床试验;潜在的患者获益可证明治疗的潜在风险合理;且提供该研究性医疗产品不会干扰可能支持该治疗适应症的医疗产品开发或上市批准的研究性试验。此外,该方案将纳入参加ELI-002-201研究的患者,这些患者可能从接受超出该研究方案规定计划的剂量中获益。
因此,本扩展访问方案(EAP)将包括2个队列:队列1A将纳入无法参与其他临床试验方案的患者,并将首次接受ELI-002 7P治疗;队列1B将纳入已完成研究ELI-002-201中规定给药并正在接受额外加强剂量的患者。该方案包括筛选期、免疫期、2个月无给药期、加强期和随访期。既往未接受过ELI-002 7P的患者(队列1A)将参与方案的所有阶段。已完成既往ELI-002 7P治疗且仅接受额外加强剂量的患者(队列1B)将跳过免疫期和2个月无给药期。所有患者都将接受加强剂量,除非存在未解决的毒性(针对队列1A)。所有患者都将接受安全性和耐受性观察。实验室评估(血液学、血液生化)、生命体征、体格检查以及影像学检查和其他评估将按照机构标准诊疗实践和主治医师判断进行。
确诊影像学复发(使用iR)的患者
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
![[225Ac]-FPI-2068在晚期实体瘤成人患者中的1期剂量递增研究](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/42245.jpg)



