ARV-766 口服治疗转移性前列腺癌男性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为转移性前列腺癌,收录一项 ARV-766(JSB462)口服治疗转移性前列腺癌男性的研究信息

Novartis PharmaceuticalsNovartis Pharmaceuticals
clinicaltrials
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其他分类Prostate Cancer Metastatic
A Study of ARV-766 Given by Mouth in Men With Metastatic Prostate Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

ARV-766 口服治疗转移性前列腺癌男性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为转移性前列腺癌,收录一项 ARV-766(JSB462)口服治疗转移性前列腺癌男性的研究信息。研究分多部分:Part A 为单药剂量递增,评估安全性、耐受性、剂量限制性毒性及最大耐受剂量或推荐 II 期剂量;Part B 为随机队列扩展,按 1:1 随机评估选定剂量单药的安全性与初步抗肿瘤活性;Part C 评估联合 abiraterone、皮质类固醇及持续雄激素剥夺治疗的安全性、耐受性、药代动力学并确定联合方案推荐剂量。可用于肿瘤治疗研究的分类与信息检索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性前列腺癌。该研究由多个部分组成。1. Part A 在剂量递增设置中评估 JSB462 单药治疗,以确定安全性、耐受性、剂量限制性毒性以及最大耐受剂量或推荐 II 期剂量(RP2D)。剂量递增采用加速滴定设计,随后过渡为 3+3 设计。2. Part B 为随机队列扩展,在选定剂量水平(例如 100 mg 或 300 mg 每日一次)评估 JSB462 单药治疗,以进一步评估 RP2D 下的安全性和初步抗肿瘤活性。参与者按 1:1 比例随机分组。3. Part C 评估 JSB462 与 abiraterone 联合给药,同时给予皮质类固醇和持续雄激素剥夺治疗。该部分评估安全性、耐受性、药代动力学,并确定联合方案的推荐剂量。abiraterone 导入期为 im

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer Metastatic。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05067140

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:转移性前列腺癌。本研究由多个部分组成。1. A部分在剂量递增设置中评估JSB462单药治疗,以确定安全性、耐受性、剂量限制性毒性以及最大耐受剂量或推荐的2期剂量(RP2D)。剂量递增采用加速滴定设计,随后过渡至3+3设计。2. B部分为随机队列扩展,在选定剂量水平(例如100 mg或300 mg每日一次)评估JSB462单药治疗,以进一步评估RP2D下的安全性和初步抗肿瘤活性。受试者按1:1比例随机分组。3. C部分评估JSB462与阿比特龙联合用药,同时给予皮质类固醇并持续雄激素剥夺治疗。该部分评估安全性、耐受性、药代动力学,并确定联合方案的推荐剂量。在联合治疗前实施阿比特龙导入期。研究人群包括患有转移性前列腺癌的成年男性。在A部分和B部分中,受试者为既往接受过全身治疗后发生转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的患者。

C部分纳入转移性前列腺癌受试者,包括可能未接受过新型激素药物治疗的患者。主要目标聚焦于安全性和耐受性,包括不良事件发生率、实验室异常和剂量限制性毒性。在扩展阶段,采用前列腺特异性抗原(PSA)缓解率(如PSA30和PSA50)评估抗肿瘤活性。次要目标包括药代动力学特征描述,以及使用客观缓解率、影像学无进展生存期、缓解持续时间和PSA进展时间等终点进一步评估抗肿瘤活性。肿瘤评估采用实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版(改良版)用于软组织病变,以及前列腺癌工作组3(PCWG3)标准用于骨病变,影像学检查按定期进行。

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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