Tazemetostat 治疗成人软组织肉瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 Tazemetostat 治疗成人软组织肉瘤的 II 期、多中心、开放标签、单臂、两阶段研究
基本信息
资源简介
Tazemetostat 治疗成人软组织肉瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 Tazemetostat 治疗成人软组织肉瘤的 II 期、多中心、开放标签、单臂、两阶段研究。研究覆盖恶性横纹肌样瘤、肾横纹肌样瘤、非典型畸胎样横纹肌样瘤、具有横纹肌样特征的选定肿瘤、滑膜肉瘤、INI1 阴性肿瘤、卵巢恶性横纹肌样瘤及肾髓质癌等病种，受试者按 800 mg BID 或 1600 mg QD 给药并分入 8 个队列。数据可用于肿瘤治疗研究、队列分类及药物疗效分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：恶性横纹肌样瘤（MRT）、肾横纹肌样瘤（RTK）、非典型畸胎样横纹肌样瘤（ATRT）、具有横纹肌样特征的选定肿瘤、滑膜肉瘤、INI1 阴性肿瘤、卵巢恶性横纹肌样瘤、肾髓质癌。这是一项 Tazemetostat 800 mg BID（每日两次）和 1600 mg QD（每日一次）的 II 期、多中心、开放标签、单臂、两阶段研究。受试者将在计划首次给药日期前 21 天内进行资格筛选，并纳入 8 个队列之一：使用 Tazemetostat 800 mg BID 的队列 * 队列 1（已停止入组）：恶性横纹肌样瘤（MRT）、肾横纹肌样瘤（RTK）、非典型畸胎样横纹肌样瘤（ATRT），以及具有横纹肌样特征的选定肿瘤，包括卵巢小细胞癌高钙血症型（SCCOHT），也称为卵巢恶性横纹肌样瘤
【主题与分类】
主题标签：Malignant Rhabdoid Tumors (MRT)、Rhabdoid Tumors of the Kidney (RTK)、Atypical Teratoid Rhabdoid Tumors (ATRT)、Selected Tumors With Rhabdoid Features、Synovial Sarcoma、INI1-negative Tumors、Malignant Rhabdoid Tumor of Ovary、Renal Medullary Carcinoma、Epithelioid Sarcoma。本站分类：肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02601950
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02601950
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：恶性横纹肌样瘤（MRT）、肾横纹肌样瘤（RTK）、非典型畸胎样/横纹肌样瘤（ATRT）、部分具有横纹肌样特征的肿瘤、滑膜肉瘤、INI1阴性肿瘤、卵巢恶性横纹肌样瘤、肾髓质癌。这是一项关于他泽司他800 mg每日两次（BID）和1600 mg每日一次（QD）的II期、多中心、开放标签、单臂、两阶段研究。
受试者将在计划首次给予他泽司他剂量日期前21天内接受资格筛选，并纳入以下8个队列之一：使用他泽司他800 mg每日两次的队列 * 队列1（已停止入组）：恶性横纹肌样瘤（MRT）、肾横纹肌样瘤（RTK）、非典型畸胎样/横纹肌样瘤（ATRT），以及选定的具有横纹肌样特征的肿瘤，包括卵巢高钙血症型小细胞癌（SCCOHT），也称为卵巢恶性横纹肌样瘤（MRTO） * 队列2（已停止入组）：伴有SS18-SSX重排的复发或难治性滑膜肉瘤 * 队列3（已停止入组）：其他整合酶相互作用因子1（INI1）阴性肿瘤或任何具有zeste同源物增强子-2（EZH2）功能获得（GOF）突变的实体瘤，包括：上皮样恶性外周神经鞘瘤（EMPNST）、骨外黏液样软骨肉瘤（EMC）、肌上皮癌、经申办方批准的其他INI1阴性恶性肿瘤（例如，去分化脊索瘤）、任何具有EZH2 GOF突变的实体瘤，包括但不限于尤文肉瘤和黑色素瘤 * 队列4（已停止入组）：肾髓质癌（RMC） * 队列
（注：若在完成2年之前中止研究药物治疗，受试者将接受随访，随访时间自研究药物给药开始起最长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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