ASN-002联合Hedgehog通路抑制剂的安全性与有效性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ASN-002联合Hedgehog通路抑制剂vismodegib治疗基底细胞癌和基底细胞痣综合征的安全性与有效性研究

基本信息
资源简介
ASN-002联合Hedgehog通路抑制剂的安全性与有效性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ASN-002联合Hedgehog通路抑制剂vismodegib治疗基底细胞癌和基底细胞痣综合征的安全性与有效性研究。研究评估ASN-002在0.5至1.5x10(11) vp/mL剂量范围内与vismodegib联用,初始设置两个接受1.0 x 10(11) vp/注射的组,经安全性审查后可能采用适应性设计增加组别。受试者接受筛查和基线活检后入组,第1周期包括vismodegib单药、联合用药及ASN-002单药的不同阶段,第17周评估临床反应。数据可用于分析联合治疗的安全性、耐受性及初步疗效(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:基底细胞癌、基底细胞痣综合征。方法:本研究将评估ASN-002(剂量范围0.5至1.5x10(11) vp/mL)与Hh抑制剂vismodegib(Erivedge®)联合使用。研究将首先评估两个接受1.0 x 10(11) vp/注射的组,在安全性审查后,可能采用适应性研究设计实施更多组别。在筛查和针对靶向及非靶向肿瘤的基线活检后,符合条件的受试者将被纳入研究。第1周期:使用vismodegib(每日剂量150 mg)治疗4周,并使用ASN-002治疗3周(即总共三次ASN-002注射): 第1天至第14天 - 仅vismodegib 第15天 - vismodegib和ASN-002 第16天至第21天 - 仅vismodegib 第22天 - vismodegib和ASN-002 第23天至第28天 - 仅vismodegib 第29天 - 仅ASN-002。临床反应将在第17周评估,之后,
【主题与分类】
主题标签:Basal Cell Carcinoma、Basal Cell Nevus Syndrome。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04416516
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:基底细胞癌、基底细胞痣综合征。方法:本研究将评估ASN-002(剂量范围0.5至1.5x10(11) vp/mL)与Hh抑制剂维莫德吉(Erivedge®)的联合应用。研究初期将评估两个接受1.0 x 10(11) vp/注射的组别,并在安全性审查后,可能采用适应性研究设计实施更多组别。在筛选及针对目标和非目标肿瘤的基线活检后,符合条件的受试者将被纳入研究。第1周期:维莫德吉(每日剂量150毫克)治疗4周,ASN-002治疗3周(即总共三次ASN-002注射):* 第1天至第14天 - 单独使用维莫德吉 * 第15天 - 维莫德吉与ASN-002联用 * 第16天至第21天 - 单独使用维莫德吉 * 第22天 - 维莫德吉与ASN-002联用 * 第23天至第28天 - 单独使用维莫德吉 * 第29天 - 单独使用ASN-002。临床反应将在第17周进行评估,此后,研究者可根据临床指征启动第2周期。
第2周期:使用维莫德吉(每日剂量150 mg)治疗4周,并再注射一次ASN-002:* 第1天至第7天——单用维莫德吉 * 第8天——维莫德吉和ASN-002 * 第9天至第28天——单用维莫德吉 所有患者将在第25周至第33周之间进行手术切除,具体由研究者酌情决定,并取决于患者何时完成研究治疗(1或2个治疗周期)。最多切除10个基底细胞癌(BCC),包括3个靶肿瘤。根据研究者酌情决定,切除可分2次访视进行。研究者可根据存在的肿瘤数量,将符合条件的患者平行入组至第1组或第2组。每位患者最多选择10个研究BCC肿瘤(最多3个靶肿瘤和最多7个非靶肿瘤)。在审查第1组和第2组中N=6例患者至少第5周的数据后,可根据安全审查委员会(SRC)的酌情决定,探索采用不同ASN-002剂量(剂量范围为0.5x10(11) vp或1.5x10(11) vp)的其他组别。可对维莫德吉或ASN-002作为单一疗法进行评估,以提供对照组,从而允许比较
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




