PF-07220060 在晚期实体瘤受试者中的安全性和耐受性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 PF-07220060 在晚期实体瘤受试者中的安全性和耐受性研究,本站分类为肿瘤 / 前列腺癌

基本信息
资源简介
PF-07220060 在晚期实体瘤受试者中的安全性和耐受性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 PF-07220060 在晚期实体瘤受试者中的安全性和耐受性研究,本站分类为肿瘤 / 前列腺癌。源站描述显示,研究覆盖 Liposarcoma、Prostate Cancer、Breast Neoplasms、Adenocarcinoma of Lung 等适应症,为 1/2A 期、开放标签、多中心、非随机、多剂量研究,评估 PF-07220060 单药及与内分泌治疗联合给药的安全性、耐受性、药代动力学和药效学,包含两部分及中国和日本单药队列。可用于了解该药物在相关晚期实体瘤中的临床研究设计与安全性、耐受性评估信息(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:脂肪肉瘤、前列腺癌、乳腺肿瘤、肺腺癌。这是一项 1/2A 期、开放标签、多中心、非随机、多剂量、安全性、耐受性、药代动力学和药效学研究,研究 PF-07220060 先作为单药给药,然后与内分泌治疗联合给药。该研究由两部分以及一个中国和日本单药队列组成。第 1 部分包括剂量递增队列,评估 PF-07220060 作为单药或与内分泌治疗或 enzalutamide 联合给药,以及一个食物效应队列和一个 DDI 队列。第 2 部分包括剂量扩展队列,评估 PF-07220060 与内分泌治疗或 enzalutamide 联合给药。在第 1A 部分中,将给予 PF-07220060 单药单次递增剂量,以确定最大耐受剂量(MTD)并选择推荐的扩展剂量。在第 1B 部分和第 1C 部分中,PF-0722006
【主题与分类】
主题标签:Liposarcoma、Prostate Cancer、Breast Neoplasms、Adenocarcinoma of Lung。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04557449
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04557449
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脂肪肉瘤、前列腺癌、乳腺肿瘤、肺腺癌。这是一项PF-07220060的1/2A期、开放标签、多中心、非随机、多剂量、安全性、耐受性、药代动力学和药效学研究,先作为单药给药,随后与内分泌治疗联合给药。该研究包括两部分以及一个中国和日本单药治疗队列。第1部分包括评估PF-07220060作为单药或与内分泌治疗或恩扎卢胺联合给药的剂量递增队列,以及一个食物效应队列和一个DDI队列。第2部分包括评估PF-07220060与内分泌治疗或恩扎卢胺联合给药的剂量扩展队列。在第1A部分中,将给予PF-07220060单药单次递增剂量,以确定最大耐受剂量(MTD)并选择扩展推荐剂量。在第1B部分和第1C部分中,PF-07220060将与2种内分泌治疗中的1种(分别为来曲唑和氟维司群)联合给药。
在Part 1D中,将进行PF-07220060在Part 1A中确定的RP2D剂量水平下的食物影响评估。在Part 1E中,将评估PF-07220060对咪达唑仑药代动力学的影响(DDI)。在Part 1F中,将给予PF-07220060递增剂量与恩扎卢胺联合用药。Part 1B和Part 1C可在MTD时或达到MTD之前,以Part 1A中的某一剂量水平开始。Part 2A是联合氟维司群的剂量扩展队列,将在诊断为mBC的受试者中探索PF-07220060的多个剂量。Part 2B和Part 2C分别为PF-07220060与来曲唑和氟维司群联合治疗的扩展队列。Part 2D是PF-07220060与恩扎卢胺联合治疗的扩展队列。Part 2E是评估PF-07220060单药治疗与PF-07220060联合氟维司群联合治疗的扩展队列。中国单药治疗队列将评估PF-07220060作为单药在中国受试者中给药的安全性、耐受性和PK。日本单药治疗队列将评估其安全性、耐受性和PK
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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