Lenvatinib与Capecitabine治疗晚期恶性肿瘤患者研究

覆盖晚期癌症、乳腺癌、骨与关节软骨恶性肿瘤、消化器官恶性肿瘤、眼脑及其他中枢神经系统恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、定义不清的继发及未特指部位恶性肿瘤、独立(原发)多部位恶性肿瘤等病种

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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Lenvatinib and Capecitabine in Patients With Advanced Malignancies

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Lenvatinib与Capecitabine治疗晚期恶性肿瘤患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Lenvatinib与Capecitabine治疗晚期恶性肿瘤的研究信息。覆盖晚期癌症、乳腺癌、骨与关节软骨恶性肿瘤、消化器官恶性肿瘤、眼脑及其他中枢神经系统恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、定义不清的继发及未特指部位恶性肿瘤、独立(原发)多部位恶性肿瘤等病种。研究分阶段入组,第一阶段最多4组、每组最多18人,第二阶段最多28人,Lenvatinib剂量按入组时间递增。数据可用于了解该联合方案在多种晚期恶性肿瘤中的研究设计、入组规模与剂量探索安排(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期癌症、乳腺恶性肿瘤、骨与关节软骨恶性肿瘤、消化器官恶性肿瘤、眼脑及其他中枢神经系统恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、定义不清的继发及未特指部位恶性肿瘤、独立(原发)多部位恶性肿瘤。研究分组:若参与者被认定符合参加本研究的资格,将根据其加入本研究的时间被分配至一个研究组。本研究第一阶段最多入组4组、每组最多18名参与者,第二阶段最多入组28名参与者。若参与者入组第一阶段,其接受的lenvatinib剂量将取决于其加入本研究的时间。第一组参与者将接受最低剂量水平的lenvatinib。

【主题与分类】

主题标签:Advanced Cancer、Malignant Neoplasm of Breast、Malignant Neoplasms of Digestive Organs、Malignant Neoplasms of Urinary Tract。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02915172

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02915172

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    • 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。

数据说明

疾病:晚期癌症、乳腺恶性肿瘤、骨及关节软骨恶性肿瘤、消化器官恶性肿瘤、眼脑及其他中枢神经系统部分恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、界定不清的继发性和未特指部位恶性肿瘤、独立(原发)多部位恶性肿瘤。研究分组:如果发现参与者符合参加本研究的资格,他们将根据加入本研究的时间被分配到一个研究组。本研究第一阶段将招募最多4组、每组最多18名参与者,第二阶段将招募最多28名参与者。如果参与者被纳入第一阶段,他们接受的仑伐替尼剂量将取决于他们加入本研究的时间。第一组参与者将接受最低剂量水平的仑伐替尼。如果没有观察到不可耐受的副作用,每个新组将接受比前一组更高的仑伐替尼剂量。这一过程将持续进行,直到找到仑伐替尼的最高可耐受剂量。

如果受试者参加的是第二阶段,他们将接受第一阶段中耐受性最高的仑伐替尼剂量。所有受试者将接受相同剂量的卡培他滨。研究药物给药:每个研究周期为21天。受试者将每天口服仑伐替尼,并每日口服卡培他滨两次。研究参与时长:只要医生认为对受试者最有利,受试者可继续服用研究药物。若疾病恶化、出现无法耐受的副作用,或受试者无法遵循研究指导,则将无法继续服用研究药物。受试者的研究参与将在研究结束访视(如下所述)后结束。研究访视:在第一个周期的第二周:* 受试者将进行体格检查。* 将抽取血液(约3茶匙)进行常规检查。* 若受试者参加的是第二阶段,他们将进行肿瘤活检以进行生物标志物检测。* 若受试者参加的是第二阶段,将抽取血液(约2茶匙)用于生物标志物、CTC和cfDNA检测。

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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