Anlotinib(AL3818)治疗晚期腺泡状软组织肉瘤、平滑肌肉瘤、滑膜肉瘤的III期试验(APROMISS)
APROMISS 是一项 III 期研究,评估盐酸 AL3818(anlotinib)治疗转移性或晚期腺泡状软组织肉瘤(ASPS)、平滑肌肉瘤(LMS)和滑膜肉瘤(SS)的安全性与有效性,并开展群体药代动力学和探索性暴露-反应分析

基本信息
资源简介
Anlotinib(AL3818)治疗晚期腺泡状软组织肉瘤、平滑肌肉瘤、滑膜肉瘤的III期试验(APROMISS)
APROMISS 是一项 III 期研究,评估盐酸 AL3818(anlotinib)治疗转移性或晚期腺泡状软组织肉瘤(ASPS)、平滑肌肉瘤(LMS)和滑膜肉瘤(SS)的安全性与有效性,并开展群体药代动力学和探索性暴露-反应分析。目前仅招募 ASPS 患者,不再招募 SS 或 LMS 患者。A 队列纳入 56 例不可手术切除的转移性或晚期 ASPS 受试者,接受开放标签 AL3818 12 mg 每日一次、21 天为一周期(服药 14 天、停药 7 天),直至疾病进展或不可接受的毒性。数据可用于疗效与安全性分析及药代动力学建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腺泡状软组织肉瘤、平滑肌肉瘤、滑膜肉瘤、软组织肉瘤。本研究目前仅招募腺泡状软组织肉瘤患者,不再招募滑膜肉瘤或平滑肌肉瘤患者。APROMISS 是一项 3 期研究,评估盐酸 AL3818(anlotinib)治疗转移性或晚期腺泡状软组织肉瘤(ASPS)、平滑肌肉瘤(LMS)和滑膜肉瘤(SS)的安全性和有效性。还将在接受 AL3818 的受试者中进行群体药代动力学和探索性暴露-反应分析。适应症 A:56 例不适合手术切除的转移性或晚期 ASPS 受试者将接受开放标签 AL3818,剂量为 12 mg 每日一次,21 天为一周期(治疗 14 天,停药 7 天),直至疾病进展(由 RECIST 1.1 版定义)或不可接受的毒性。
【主题与分类】
主题标签:Alveolar Soft Part Sarcoma、Leiomyosarcoma、Synovial Sarcoma、Soft-Tissue Sarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03016819
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03016819
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:腺泡状软组织肉瘤、平滑肌肉瘤、滑膜肉瘤、软组织肉瘤。本研究目前仅招募腺泡状软组织肉瘤患者,不再招募滑膜肉瘤或平滑肌肉瘤患者。APROMISS是一项3期研究,评估AL3818(安罗替尼)盐酸盐治疗转移性或晚期腺泡状软组织肉瘤(ASPS)、平滑肌肉瘤(LMS)和滑膜肉瘤(SS)的安全性和有效性。还将对接受AL3818的受试者进行群体药代动力学和探索性暴露-反应分析。适应症A:56例不适合手术切除的转移性或晚期ASPS受试者将接受开放标签AL3818治疗,剂量为12 mg每日一次,21天为一个周期(治疗14天,停药7天),直至疾病进展(根据RECIST第1.1版定义)或出现不可接受的毒性。主要终点为客观缓解率(ORR),次要终点为缓解持续时间(DOR)。
- 已关闭 适应症B:将入组68例转移性或晚期LMS受试者,这些受试者至少接受过一线已批准治疗失败,并按2:1比例随机接受AL3818(12 mg,每日一次,21天为一周期)或静脉注射达卡巴嗪,直至疾病进展(根据RECIST第1.1版定义)或出现不可接受的毒性。随机分配至达卡巴嗪组的受试者可在记录到疾病进展时选择交叉接受AL3818。主要终点为无进展生存期(PFS),次要终点为客观缓解率(ORR)。- 已关闭 适应症C:将入组95例转移性或晚期SS受试者,这些受试者至少接受过一线已批准治疗失败,包括含蒽环类化疗的一线治疗,并按2:1比例随机接受AL3818(12 mg,每日一次,21天为一周期)或静脉注射达卡巴嗪,直至疾病进展(根据RECIST第1.1版定义)或出现不可接受的毒性。随机分配至达卡巴嗪组的受试者可在记
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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