Tazemetostat成人实体瘤扩展可及项目

该数据集来自clinicaltrials.gov,为Tazemetostat在成人实体瘤中的扩展可及项目(EAP)相关记录

Epizyme, Inc.Epizyme, Inc.
clinicaltrials
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其他Epithelioid Sarcoma (Ex-US Only)Spindle Cell SarcomaSinonasal CarcinomaThoracic SarcomaPoorly Differentiated ChordomaATRTMalignant Rhabdoid Tumor of KidneyMalignant Rhabdoid Tumor of OvaryMalignant Rhabdoid TumorMyxoid Spindle Cell SarcomaChondrosarcomaRenal Cell Carcinoma
Tazemetostat Expanded Access Program for Adults With Solid Tumors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Tazemetostat成人实体瘤扩展可及项目

该数据集来自clinicaltrials.gov,为Tazemetostat在成人实体瘤中的扩展可及项目(EAP)相关记录。覆盖的上皮样肉瘤(仅美国以外)、梭形细胞肉瘤、鼻窦癌、高钙血症型卵巢小细胞癌、胸部肉瘤、低分化脊索瘤、ATRT及肾恶性横纹肌样瘤等病种。入组要求这些疾病在入组时属严重或危及生命,且已尝试适当、可比或令人满意的替代治疗但未获临床成功;未列出的病种不符合该EAP条件。可用于了解该扩展可及项目的适用人群与疾病范围(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:上皮样肉瘤(仅美国以外)、梭形细胞肉瘤、鼻窦癌、高钙血症型卵巢小细胞癌、胸部肉瘤、低分化脊索瘤、ATRT、肾恶性横纹肌样瘤。诊断为下文“条件”中所列疾病的患者有资格被考虑纳入EAP。这些疾病在入组时必须属严重或危及生命,且必须已尝试适当、可比或令人满意的替代治疗但未获临床成功。诊断不属于下文“条件”中所列疾病的患者不符合tazemetostat EAP的资格。

【主题与分类】

主题标签:Epithelioid Sarcoma (Ex-US Only)、Spindle Cell Sarcoma、Sinonasal Carcinoma、Thoracic Sarcoma、Poorly Differentiated Chordoma、ATRT、Malignant Rhabdoid Tumor of Kidney、Malignant Rhabdoid Tumor of Ovary、Malignant Rhabdoid Tumor、Myxoid Spindle Cell Sarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03874455

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03874455

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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

适应症:上皮样肉瘤(仅限美国以外地区)、梭形细胞肉瘤、鼻腔鼻窦癌、卵巢高钙血症型小细胞癌、胸部肉瘤、低分化脊索瘤、ATRT、肾脏恶性横纹肌样瘤。诊断为下列“适应症”中所列疾病的患者有资格被考虑纳入EAP。入组时这些疾病必须为严重或危及生命,且必须已尝试适当的、可比的或令人满意的替代治疗但未获得临床成功。未列于下列“适应症”中的疾病患者不符合tazemetostat EAP的资格。

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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