Sapanisertib或Pazopanib Hydrochloride治疗局部晚期或转移性肉瘤患者
覆盖高级别肉瘤、转移性平滑肌肉瘤、转移性恶性外周神经鞘瘤、转移性滑膜肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、转移性不可切除肉瘤、黏液纤维肉瘤及复发性平滑肌肉瘤等亚型

基本信息
资源简介
Sapanisertib或Pazopanib Hydrochloride治疗局部晚期或转移性肉瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Sapanisertib(MLN0128/TAK-228)与Pazopanib Hydrochloride在局部晚期或转移性肉瘤患者中的临床试验。覆盖高级别肉瘤、转移性平滑肌肉瘤、转移性恶性外周神经鞘瘤、转移性滑膜肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、转移性不可切除肉瘤、黏液纤维肉瘤及复发性平滑肌肉瘤等亚型。研究包含I期确定安全性与最大耐受剂量,II期比较无进展生存期,并评估不良事件、客观缓解率、临床获益率、缓解持续时间、进展时间与总生存期。可用于肉瘤治疗方案的疗效与安全性预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:高级别肉瘤、转移性平滑肌肉瘤、转移性恶性外周神经鞘瘤、转移性滑膜肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、转移性不可切除肉瘤、黏液纤维肉瘤、复发性平滑肌肉瘤。主要目标:I. 确定sapanisertib(MLN0128 [TAK-228])在该患者群体中的安全性和最大耐受剂量。(I期)II. 确定接受MLN0128(TAK-228)的肉瘤患者与接受pazopanib(pazopanib hydrochloride)的患者相比在无进展生存期(PFS)上的差异。(II期)次要目标:I. 评估不良事件。(I/II期)II. 评估客观缓解率(ORR)、临床获益率(CBR)和缓解持续时间(DOR)。(I/II期)III. 评估进展时间(TTP)和总生存期(OS)。(I/II期)探索性目标:I. T
【主题与分类】
主题标签:High Grade Sarcoma、Metastatic Leiomyosarcoma、Metastatic Synovial Sarcoma、Metastatic Unresectable Sarcoma、Myxofibrosarcoma、Recurrent Leiomyosarcoma、Recurrent Synovial Sarcoma、Unresectable Leiomyosarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02601209
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02601209
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:高级别肉瘤、转移性平滑肌肉瘤、转移性恶性外周神经鞘瘤、转移性滑膜肉瘤、转移性未分化多形性肉瘤、转移性不可切除肉瘤、黏液纤维肉瘤、复发性平滑肌肉瘤。主要目标:I. 确定sapanisertib(MLN0128 [TAK-228])在该患者群体中的安全性和最大耐受剂量。(I期)II. 确定接受MLN0128(TAK-228)的肉瘤患者与接受帕唑帕尼(盐酸帕唑帕尼)的患者相比,无进展生存期(PFS)的差异。(II期)次要目标:I. 评估不良事件。(I/II期)II. 评估总缓解率(ORR)、临床获益率(CBR)和缓解持续时间(DOR)。(I/II期)III. 评估至进展时间(TTP)和总生存期(OS)。(I/II期)探索性目标:I. 评估在帕唑帕尼治疗期间疾病进展后交叉接受MLN0128(TAK-228)的患者的PFS和次要终点。(II期)II. 评估接受MLN0128(TAK-228)治疗并按组织学定义队列分组的患者中观察到的4个月CBR。
(II期)大纲:这是一项I期剂量递增研究,随后进行随机II期研究。I期:患者在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,在第1、8、15和22天口服(PO)sapanisertib。II期:患者被随机分配到2个治疗组中的1个。第I组:患者如I期一样接受sapanisertib。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。第II组:患者在第1-28天每天一次(QD)口服盐酸帕唑帕尼。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。出现疾病进展的患者可以交叉到第I组。研究治疗完成后,对患者进行4周随访,然后每6个月随访一次,持续2年。
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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