Ricolinostat联合吉西他滨盐酸盐和顺铂治疗不可切除或转移性胆管癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对不可切除或转移性胆管癌患者的临床试验信息,涵盖不可切除、复发性胆管癌及III期肝外胆管癌、III期肝内胆管癌、IIIA/IIIB期肝门部胆管癌、IVA期肝外胆管癌和IVA期肝门部胆管癌等条件

基本信息
资源简介
Ricolinostat联合吉西他滨盐酸盐和顺铂治疗不可切除或转移性胆管癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对不可切除或转移性胆管癌患者的临床试验信息,涵盖不可切除、复发性胆管癌及III期肝外胆管癌、III期肝内胆管癌、IIIA/IIIB期肝门部胆管癌、IVA期肝外胆管癌和IVA期肝门部胆管癌等条件。主要目标是确定ricolinostat(ACY-1215)联合gemcitabine与cisplatin的最大耐受剂量或不超过240 mg/日的剂量;次要目标包括安全性特征及单次和多次给药药代动力学。可用于胆管癌治疗方案的剂量探索与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:不可切除胆管癌、复发性胆管癌、III期肝外胆管癌、III期肝内胆管癌、IIIA期肝门部胆管癌、IIIB期肝门部胆管癌、IVA期肝外胆管癌、IVA期肝门部胆管癌。主要目标:I. 确定ricolinostat(ACY-1215)联合gemcitabine和cisplatin在不可切除或转移性胆管癌患者中的最大耐受剂量(MTD)或不超过240 mg/日的剂量,以较低者为准。(队列I)次要目标:I. 表征ACY-1215联合gemcitabine和cisplatin在不可切除或转移性胆管癌患者中的安全性特征。(两个队列)II. 确定ACY-1215联合gemcitabine和cisplatin在患者中的单次和多次给药药代动力学(PK)。
【主题与分类】
主题标签:Non-Resectable Cholangiocarcinoma、Recurrent Cholangiocarcinoma、Stage III Extrahepatic Bile Duct Cancer、Stage IIIA Hilar Cholangiocarcinoma、Stage IIIB Hilar Cholangiocarcinoma、Stage IVA Extrahepatic Bile Duct Cancer、Stage IVA Hilar Cholangiocarcinoma、Stage IVB Extrahepatic Bile Duct Cancer、Stage IVB Hilar Cholangiocarcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02856568
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:不可切除的胆管癌、复发性胆管癌、III期肝外胆管癌、III期肝内胆管癌、IIIA期肝门部胆管癌、IIIB期肝门部胆管癌、IVA期肝外胆管癌、IVA期肝门部胆管癌。主要目的:I. 确定ricolinostat(ACY-1215)联合吉西他滨和顺铂在不可切除或转移性胆管癌患者中的最大耐受剂量(MTD)或最高至240 mg/日的剂量(以较低者为准)。(队列I)次要目的:I. 描述ACY-1215联合吉西他滨和顺铂在不可切除或转移性胆管癌患者中的安全性特征。(两个队列)II. 确定ACY-1215联合吉西他滨和顺铂在不可切除或转移性胆管癌患者中的单次和多次给药药代动力学(PK)。(两个队列)III. 评价ACY-1215联合吉西他滨和顺铂治疗的肿瘤缓解情况(依据实体瘤疗效评价标准[RECIST]1.1标准)。(两个队列)IV.
评估接受ACY-1215联合吉西他滨和顺铂治疗患者的无进展生存期和总生存期。(两个队列)次要目标:I. 在基线和治疗第2周期后采集血液和组织样本,用于未来生物标志物的开发、分析以及潜在的基于血液的分子/基因组分析。(两个队列)II. 对治疗第1周期前和第2周期后的组织进行研究,包括:磷酸化细胞外信号调节激酶(ERK)1/2;Hedgehog信号通路(Gli转录因子);BIM;组蛋白乙酰化;乙酰化α-微管蛋白;组蛋白去乙酰化酶(HDAC)6水平;自噬标志物热休克蛋白(HSP)90/70;缺氧诱导因子1(HIF1)α;Beclin;微管相关蛋白1A/1B轻链3(LC3);Ras同源基因家族成员B(RhoB)。方案概要:这是一项ricolinostat的剂量递增研究。患者在第1天和第8天接受顺铂静脉注射(IV),随后接受吉西他滨盐酸盐静脉注射,以及ricolinostat口
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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