rSIFN-co 用于晚期实体瘤受试者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 rSIFN-co 在晚期实体瘤受试者中的研究,覆盖非小细胞肺癌、肾细胞癌、黑色素瘤、肝细胞癌和结肠癌等瘤种

Sichuan Huiyang Life Science and Technology CorporationSichuan Huiyang Life Science and Technology Corporation
clinicaltrials
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其他分类Carcinoma, Non-Small-Cell LungCarcinoma, Renal CellMelanomaCarcinoma, HepatocellularColon Cancer
A Study of rSIFN-co in Subjects With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

rSIFN-co 用于晚期实体瘤受试者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 rSIFN-co 在晚期实体瘤受试者中的研究,覆盖非小细胞肺癌、肾细胞癌、黑色素瘤、肝细胞癌和结肠癌等瘤种。源站描述显示研究包含剂量递增队列,分为预处理期、治疗期、扩展期以及停药与随访阶段,其中治疗期含导入期和首个 21 天周期,用于监测剂量限制性毒性,扩展期自第 2 周期起进行受试者内剂量递增。该数据可用于肿瘤治疗相关研究的分期与安全性信息整理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非小细胞肺癌、肾细胞癌、黑色素瘤、肝细胞癌、结肠癌。剂量递增队列将包括预处理期、治疗期、扩展期、停药和随访。预处理期将包括知情同意和筛选期。治疗期将包括导入期和首个 21 天治疗周期,在此期间将在 1 周洗脱后监测受试者是否出现剂量限制性毒性(DLT)。扩展期将从第 2 周期开始,进行受试者内剂量递增,直至研究治疗终止。研究治疗终止后,停药访视评估应在治疗终止或确认停药标准后 7 天内进行。治疗结束信息也将

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Non-Small-Cell Lung、Carcinoma, Renal Cell、Melanoma、Carcinoma, Hepatocellular、Colon Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02387307

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02387307

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据说明

适应症:非小细胞肺癌、肾细胞癌、黑色素瘤、肝细胞癌、结肠癌。剂量递增队列将包括治疗前阶段、治疗阶段、扩展阶段、终止和随访。治疗前阶段将包括知情同意和筛选期。治疗阶段将包括导入期和首个21天治疗周期,在此期间,受试者将在1周洗脱期后接受剂量限制性毒性(DLT)监测。扩展阶段将从第2周期开始,进行受试者内剂量递增,直至终止研究治疗。终止研究治疗后,终止访视评估应在终止治疗或确认符合终止标准后7天内进行。对于在第1周期治疗完成后终止治疗的所有受试者,还将收集治疗结束信息。随访访视/最终访视评估将在末次rSIFN-co给药后28(±5)天进行。

是否进行剂量递增至下一剂量水平,将基于第1周期中获得的安全性信息来决定。实体瘤中的剂量递增采用“3+3”设计,并允许受试者内剂量递增。计划设置4个rSIFN-co剂量水平以确定RD。每个剂量水平将分配3-6名受试者,并在第1周期开始给药后随访4周。每个队列将在晚期实体瘤受试者中确认该剂量水平的耐受性后开始。对于从较低剂量队列开始的受试者,将允许进行受试者内剂量递增,直至出现3/4级毒性或达到最高剂量水平(在安全性和耐受性得到确认后)每周三次给药。为尽量减少过敏反应的风险,申办方建议从15μg开始进行导入期。当通过3名受试者中未观察到DLT确认每个剂量水平的耐受性后,将递增至下一剂量水平。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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