TQB2618注射液联合派安普利单抗治疗复发/转移性鼻咽癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录TQB2618注射液联合派安普利单抗治疗复发/转移性鼻咽癌的临床试验信息

Chia Tai Tianqing Pharmaceutical Group Co., Ltd.Chia Tai Tianqing Pharmaceutical Group Co., Ltd.
clinicaltrials
浏览 4
其他分类Nasopharyngeal Carcinoma
TQB2618 Injection Combined With Penpulimab Injection in the Treatment of Patients With Recurrent/Metastatic Nasopharyngeal Carcinoma

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

TQB2618注射液联合派安普利单抗治疗复发/转移性鼻咽癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录TQB2618注射液联合派安普利单抗治疗复发/转移性鼻咽癌的临床试验信息。研究分两部分:第一部分含安全性导入期与扩展期,入组既往铂类化疗及免疫检查点抑制剂治疗失败的晚期鼻咽癌受试者,探索TQB2618两个剂量组(1200mg/1500mg)联合派安普利单抗的安全性与耐受性;若两剂量组均可耐受,扩展期额外入组18至24例接受TQB2618(1500mg)联合派安普利单抗(200mg),若高剂量不耐受则全部接受1200mg联合方案。可用于了解该联合方案的研究设计与入组标准(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:鼻咽癌。本研究包括两部分:第一部分包含安全性导入期和扩展期。在两个阶段中,将入组既往铂类化疗和免疫检查点抑制剂(如抗PD-1单克隆抗体/抗PD-L1单克隆抗体等)治疗失败的晚期鼻咽癌受试者。治疗方案为TQB2618联合派安普利单抗。在安全性导入期,探索TQB2618两个剂量组联合派安普利单抗(1200mg/1500mg)是否安全且可耐受。如果两个剂量组均可耐受,在扩展期,将额外入组18至24例受试者接受TQB2618(1500mg)+派安普利单抗(200mg)。如果TQB2618高剂量(1500mg)不可耐受,所有受试者将接受TQB2618(1200mg)+派安普利单抗(200mg)。

【主题与分类】

主题标签:Nasopharyngeal Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05563480

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    • 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:鼻咽癌。本研究分为两部分:第1部分包括安全性导入期和扩展期。在两个阶段中,将招募既往接受过铂类化疗和免疫检查点抑制剂(如抗PD-1单克隆抗体/抗PD-L1单克隆抗体等)治疗失败的晚期鼻咽癌受试者。治疗方案为TQB2618联合派安普利单抗。在安全性导入期,旨在探索TQB2618两个剂量组(1200mg/1500mg)联合派安普利单抗的安全性和耐受性。若两个剂量组均可耐受,则在扩展期额外招募18至24名受试者接受TQB2618(1500mg)+派安普利单抗(200mg)治疗。若TQB2618高剂量(1500mg)不可耐受,则所有受试者接受TQB2618(1200mg)+派安普利单抗(200mg)治疗。第2部分同样包括安全性导入期和扩展期,招募未接受过既往系统性治疗的初治晚期鼻咽癌受试者。

这些受试者将接受TQB2618+派安普利单抗+GP化疗方案治疗,其中TQB2618的剂量为1200mg。在安全性导入期,将入组3至6名受试者。若该治疗组合安全且耐受性良好,则在扩展期将额外入组24至27名受试者。研究的这两个部分将同时进行。

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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