Elimusertib(BAY 1895344)ATR抑制剂联合吉西他滨治疗晚期胰腺癌、卵巢癌及晚期实体瘤的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项临床试验记录,研究对象为晚期胰腺癌、卵巢癌、输卵管癌、原发性腹膜癌及晚期恶性实体瘤患者

基本信息
资源简介
Elimusertib(BAY 1895344)ATR抑制剂联合吉西他滨治疗晚期胰腺癌、卵巢癌及晚期实体瘤的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项临床试验记录,研究对象为晚期胰腺癌、卵巢癌、输卵管癌、原发性腹膜癌及晚期恶性实体瘤患者。试验评估吉西他滨联合 elimusertib(BAY 1895344)ATR 抑制剂的安全性与耐受性,确定最大耐受剂量,并观察抗肿瘤活性、分析药代动力学特征及免疫组化相关指标。数据可用于肿瘤联合治疗的安全性、剂量探索与疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期输卵管癌、晚期恶性实体肿瘤、晚期卵巢癌、晚期胰腺腺癌、晚期原发性腹膜癌、输卵管高级别浆液性腺癌、转移性胰腺腺癌、卵巢高级别浆液性腺癌。主要目标:I. 根据常见不良事件评价标准(CTCAE)5.0 评估吉西他滨联合 elimusertib(BAY 1895344)的安全性和耐受性。(剂量递增和扩展队列)II. 确定吉西他滨联合 elimusertib(BAY 1895344)的最大耐受剂量(MTD)。(剂量递增队列)次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 分析吉西他滨和 elimusertib(BAY 1895344)联合用药的药代动力学(PK)特征。III. 评估免疫组化
【主题与分类】
主题标签:Advanced Fallopian Tube Carcinoma、Advanced Malignant Solid Neoplasm、Advanced Ovarian Carcinoma、Advanced Pancreatic Adenocarcinoma、Advanced Primary Peritoneal Carcinoma、Metastatic Pancreatic Adenocarcinoma、Ovarian High Grade Serous Adenocarcinoma、Platinum-Resistant Ovarian Carcinoma、Stage II Pancreatic Cancer AJCC v8、Stage III Fallopian Tube Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04616534
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:晚期输卵管癌、晚期恶性实体瘤、晚期卵巢癌、晚期胰腺腺癌、晚期原发性腹膜癌、输卵管高级别浆液性腺癌、转移性胰腺腺癌、卵巢高级别浆液性腺癌。主要目的:I. 评估吉西他滨联合elimusertib(BAY 1895344)的安全性和耐受性,依据常见不良事件术语标准(CTCAE)5.0进行评估。(剂量递增和扩展队列)II. 确定吉西他滨联合elimusertib(BAY 1895344)的最大耐受剂量(MTD)。(剂量递增队列)次要目的:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 分析吉西他滨和elimusertib(BAY 1895344)联合用药的药代动力学(PK)特征。III. 评估脱氧核糖核酸(DNA)损伤的免疫组化标志物gamma-H2AX和磷酸化(p)NBS1在治疗中活检样本中是否较治疗前活检样本水平升高。探索性目的:I. 探索预测该联合方案反应的生物标志物。II.
评估该联合方案获得性耐药的机制。大纲:这是一项吉西他滨剂量递增研究,随后进行剂量扩展研究。患者在第1天和第8天接受吉西他滨静脉注射(IV)30分钟,并在第2-3天和第9-10天口服(PO)elimusertib每日一次(QD)或每日两次(BID)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每21天重复一次。所有患者还在第2周期后接受医学影像扫描,然后在整个试验期间每9周接受一次,并在筛选期间以及第1周期的第1天、第2天和第9-10天采集血样。试验剂量扩展部分的患者还在筛选期间和第1周期第9天接受活检。完成研究治疗后,对患者进行30天的随访。
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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