FOG-001 用于局部晚期或转移性实体瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 FOG-001 在局部晚期或转移性实体瘤中的一项首次人体、1/2 期、多中心、开放标签、非随机、剂量递增、剂量扩展及多次皮下给药研究

Parabilis Medicines, Inc.Parabilis Medicines, Inc.
clinicaltrials
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基因组分类CancerColorectal CancerSolid TumorLocally Advanced Solid TumorMetastatic CancerWNT PathwayHCCDesmoidMicrosatellite Stable Colorectal CancerFamilial Adenomatous Polyposis (FAP)Endometrial CarcinomaProstate Cancer
FOG-001 in Locally Advanced or Metastatic Solid Tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

FOG-001 用于局部晚期或转移性实体瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 FOG-001 在局部晚期或转移性实体瘤中的一项首次人体、1/2 期、多中心、开放标签、非随机、剂量递增、剂量扩展及多次皮下给药研究。研究评估 FOG-001 单药及与其他抗癌药物联合治疗的安全性和耐受性、药代动力学、药效动力学及抗肿瘤活性,受试者为晚期或转移性实体瘤患者,其肿瘤可能或已知存在 Wnt 通路激活突变(WPAM),以及 FAP——一种由 APC 基因胚系突变导致的该通路疾病。数据可用于肿瘤治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:癌症、结直肠癌、实体瘤、局部晚期实体瘤、转移性癌症、WNT 通路、HCC、硬纤维瘤。这是一项 FIH、1/2 期、多中心、开放标签、非随机、剂量递增、剂量扩展及多次皮下给药研究,旨在评估 FOG-001 作为单药以及与其他抗癌药物联合用于晚期或转移性实体瘤受试者的安全性、耐受性、PK、药效动力学和抗肿瘤活性,这些受试者的肿瘤可能或已知存在 Wnt 通路激活突变(WPAM),以及 FAP——一种由 APC 基因胚系突变导致的该通路疾病。

【主题与分类】

主题标签:Cancer、Colorectal Cancer、Solid Tumor、Locally Advanced Solid Tumor、Metastatic Cancer、WNT Pathway、HCC、Desmoid、Microsatellite Stable Colorectal Cancer、Familial Adenomatous Polyposis (FAP)。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05919264

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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:癌症、结直肠癌、实体瘤、局部晚期实体瘤、转移性癌症、WNT通路、肝细胞癌、硬纤维瘤。这是一项首次人体(FIH)、1/2期、多中心、开放标签、非随机、剂量递增、剂量扩展及多次皮下给药研究,旨在评估FOG-001作为单药治疗以及与其它抗癌药物联合治疗在晚期或转移性实体瘤受试者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学及抗肿瘤活性,这些受试者可能或已知携带Wnt通路激活突变(WPAM),以及FAP——一种由APC基因胚系突变所导致的该通路疾病。

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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