在特定突变及PARP耐药的晚期实体瘤患者中测试抗癌药奥拉帕利序贯阿达沃塞替布(AZD1775)联合治疗:STAR研究
晚期、转移性、难治性或不可切除恶性实体瘤患者,主要目的为确定奥拉帕利与adavosertib(AZD1775)序贯治疗的安全性、耐受性,建立PARPi治疗后人群的最大耐受剂量/推荐2期剂量

基本信息
资源简介
在特定突变及PARP耐药的晚期实体瘤患者中测试抗癌药奥拉帕利序贯阿达沃塞替布(AZD1775)联合治疗:STAR研究
晚期、转移性、难治性或不可切除恶性实体瘤患者,主要目的为确定奥拉帕利与adavosertib(AZD1775)序贯治疗的安全性、耐受性,建立PARPi治疗后人群的最大耐受剂量/推荐2期剂量。次要目的为评估应答与耐药预测生物标志物、评价序贯给药试验设计、观察记录抗肿瘤活性。adavosertib剂量递增研究,患者按周期口服两药,28天为一周期,持续2年,随访(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病状态:晚期恶性实体瘤、转移性恶性实体瘤、难治性恶性实体瘤、不可切除的恶性实体瘤。 主要目的: I. 确定奥拉帕利(olaparib)与adavosertib(AZD1775)序贯治疗的安全性和耐受性。 II. 在聚腺苷二磷酸(ADP)核糖聚合酶抑制剂(PARPi)治疗后人群中,确定该序贯给药方案用于晚期实体瘤患者的最大耐受剂量/推荐的2期剂量(MTD/RP2D)。 III. 评估奥拉帕利与AZD1775序贯治疗在PARPi治疗后人群中的安全性和毒性特征。 次要目的: I. 评估奥拉帕利与AZD1775序贯治疗在PARPi治疗后人群中应答和耐药的推定预测生物标志物。 II. 评价一种新型实验性试验设计,该设计涉及在PARPi治疗后人群中奥拉帕利与AZD1775的序贯给药。 III. 观察并记录抗肿瘤活性。 方案概述:这是一项adavosertib的剂量递增研究。患者在每个周期的第1-5天和第15-19天口服(PO)奥拉帕利,每日两次(BID);在每个周期的第8-12天和第22-26天口服(PO)adavosertib,每日一次(QD)。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每28天重复一次,持续2年。研究治疗完成后,患者在第30天进行随访,之后每3-6个月随访一次,最长2年。
【主题与分类】
主题标签:Advanced Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Refractory Malignant Solid Neoplasm、Unresectable Malignant Solid Neoplasm。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04197713
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:晚期恶性实体瘤、转移性恶性实体瘤、难治性恶性实体瘤、不可切除的恶性实体瘤。
主要目的:
I. 确定olaparib与adavosertib(AZD1775)序贯治疗的安全性和耐受性。
II. 在既往接受过聚腺苷二磷酸(ADP)核糖聚合酶抑制剂(PARPi)治疗的晚期实体瘤患者中,确定该序贯给药方案的最大耐受剂量/推荐的2期剂量(MTD/RP2D)。
III. 评估olaparib与AZD1775序贯治疗在PARPi治疗后人群中的安全性和毒性特征。
次要目的:
I. 评估olaparib与AZD1775序贯治疗在PARPi治疗后人群中应答和耐药的推定预测性生物标志物。
II. 评估一种新型实验性试验设计,该设计涉及在PARPi治疗后人群中序贯给予olaparib和AZD1775。
III. 观察并记录抗肿瘤活性。
方案概要:这是一项adavosertib的剂量递增研究。
患者在每个周期的第1-5天和第15-19天口服(PO)olaparib,每日两次(BID);并在每个周期的第8-12天和第22-26天口服(PO)adavosertib,每日一次(QD)。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,周期每28天重复一次,共2年。研究治疗完成后,患者于30天时接受随访,之后每3-6个月随访一次,最长随访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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