IPN01194 单药治疗晚期实体瘤的临床研究
研究分为 Phase I 与 Phase IIa 两部分:Phase I 评估递增剂量 IPN01194 在特定晚期实体瘤受试者中的安全性,确定可耐受且对肿瘤有活性的剂量范围,并选出两个剂量用于 Phase IIa;同时评估药物在空腹与进食条件下的体内过程与反应

基本信息
资源简介
IPN01194 单药治疗晚期实体瘤的临床研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 IPN01194 单药治疗晚期实体瘤的临床研究,覆盖 Melanoma、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Colorectal Cancer 及 Solid Tumor 等瘤种。研究分为 Phase I 与 Phase IIa 两部分:Phase I 评估递增剂量 IPN01194 在特定晚期实体瘤受试者中的安全性,确定可耐受且对肿瘤有活性的剂量范围,并选出两个剂量用于 Phase IIa;同时评估药物在空腹与进食条件下的体内过程与反应。Phase IIa 针对选定单一。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Melanoma、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Colorectal Cancer、Solid Tumor。该研究由两部分组成,称为 Phase I 和 Phase IIa。Phase I 旨在评估递增剂量的 IPN01194 在患有特定类型晚期实体瘤的受试者中的安全性。这一“剂量递增”阶段的目标是找到对肿瘤显示出活性且受试者可耐受的剂量范围,并确定两个剂量用于 Phase IIa 的进一步测试。Phase I 将评估研究药物在空腹和进食条件下给药时身体如何处置和响应。在 Phase IIa 中,将邀请患有选定单一肿瘤类型的受试者参加。在此阶段,将测试从 Phase I 确定的研究药物的两个剂量水平。受试者将服用两个剂量水平之一的研究药物。Ea
【主题与分类】
主题标签:Melanoma、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Colorectal Cancer、Solid Tumor。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06305247
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌、胰腺导管腺癌、结直肠癌、实体瘤。该研究包括两部分,称为 I 期和 IIa 期。I 期旨在评估递增剂量 IPN01194 在患有特定类型晚期实体瘤的受试者中的安全性。该“剂量递增”阶段的目标是找到受试者可耐受且对肿瘤表现出活性的剂量范围,并确定两种剂量用于 IIa 期进一步测试。I 期将评估随餐和不随餐给药时,机体如何处理并对研究药物作出反应。在 IIa 期,将邀请患有选定单一肿瘤类型的受试者参加。在此期,将测试从 I 期确定的研究药物的两个剂量水平。受试者将在两个剂量水平之一服用研究药物。每名受试者将被随机(凭机会)分配至一个剂量水平。每期将包括三个时期:1. 评估入组资格的时期(筛选期),最长持续 28 天。2.
治疗期至少为28天,第一个月至少需要两次访视,之后每月一次访视。治疗结束时还将进行一次访视,该访视至少在末次研究药物给药后30天进行。3. 随访期(仅IIa期受试者),每3个月将通过电话联系受试者,直至死亡或研究截止日期,以先发生者为准。受试者将接受血液采样、尿液采集、体格检查和临床评估。他们可以继续使用某些其他药物,但需要记录详细信息。如果研究者认为受试者在截止日期后仍持续获得临床获益,该受试者可继续留在研究中并继续接受研究药物,直至出现疾病进展、不可接受的毒性或其他退出标准。
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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