REFOCUS:高选择性FGFR2抑制剂RLY-4008治疗ICC及其他晚期实体瘤的首次人体研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录REFOCUS首次人体研究的登记信息,研究对象为FGFR2扩增、突变、融合/重排、易位或激活的成人患者,涵盖肝内胆管癌、胆管癌及其他晚期实体瘤

Elevar TherapeuticsElevar Therapeutics
clinicaltrials
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基因组分类FGFR2 AmplificationFGFR2 Gene MutationFGFR2 Gene Fusion/RearrangementFGFR2 Gene TranslocationFGFR2 Gene ActivationIntrahepatic CholangiocarcinomaCholangiocarcinomaOther Solid Tumors, Adult
REFOCUS: A First-in-Human Study of Highly Selective FGFR2 Inhibitor, RLY-4008, in Patients With ICC and Other Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

REFOCUS:高选择性FGFR2抑制剂RLY-4008治疗ICC及其他晚期实体瘤的首次人体研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录REFOCUS首次人体研究的登记信息,研究对象为FGFR2扩增、突变、融合/重排、易位或激活的成人患者,涵盖肝内胆管癌、胆管癌及其他晚期实体瘤。研究为1/2期开放标签设计,评估高选择性FGFR2抑制剂RLY-4008的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及抗肿瘤活性,分为剂量递增、剂量扩展、延伸和滚动四个部分。数据可用于肿瘤靶向治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:FGFR2扩增、FGFR2基因突变、FGFR2基因融合/重排、FGFR2基因易位、FGFR2基因激活、肝内胆管癌、胆管癌、其他实体瘤、成人。这是一项1/2期、开放标签、首次人体(FIH)研究,旨在评估RLY-4008的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学(PDy)和抗肿瘤活性,RLY-4008是一种强效且高选择性的FGFR2抑制剂,用于不可切除或转移性胆管癌(CCA)和其他实体瘤患者。该研究由4部分组成:剂量递增(第1部分)、剂量扩展(第2部分)、延伸(第3部分)和滚动(第4部分)。

【主题与分类】

主题标签:FGFR2 Amplification、FGFR2 Gene Mutation、FGFR2 Gene Fusion/Rearrangement、FGFR2 Gene Translocation、FGFR2 Gene Activation、Intrahepatic Cholangiocarcinoma、Cholangiocarcinoma、Other Solid Tumors, Adult。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04526106

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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

条件:FGFR2扩增、FGFR2基因突变、FGFR2基因融合/重排、FGFR2基因易位、FGFR2基因激活、肝内胆管癌、胆管癌、其他实体瘤、成人。这是一项1/2期、开放标签、首次人体研究,旨在评估RLY-4008——一种强效且高选择性的FGFR2抑制剂——在不可切除或转移性胆管癌(CCA)及其他实体瘤患者中的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学(PDy)及抗肿瘤活性。该研究包括4个部分:剂量递增(第1部分)、剂量扩展(第2部分)、延伸(第3部分)和滚动(第4部分)。

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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