DETERMINE试验治疗组07:达拉非尼联合曲美替尼用于BRAF V600突变阳性癌症成人、儿童及青少年/年轻成人患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于DETERMINE试验治疗臂07,研究dabrafenib联合trametinib在携带BRAF V600突变的成人、儿童及青少年/年轻成人患者中的疗效

基本信息
资源简介
DETERMINE试验治疗组07:达拉非尼联合曲美替尼用于BRAF V600突变阳性癌症成人、儿童及青少年/年轻成人患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于DETERMINE试验治疗臂07,研究dabrafenib联合trametinib在携带BRAF V600突变的成人、儿童及青少年/年轻成人患者中的疗效。覆盖血液恶性肿瘤、恶性肿瘤、淋巴增殖性疾病、胃肠道癌症、非黑色素瘤皮肤癌及Langerhans细胞组织细胞增生症等。目标样本量为30例可评估患者,亚队列可各自扩展至30例。可用于评估该联合方案在罕见癌症及BRAF V600突变低频常见癌症中的治疗反应预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血液恶性肿瘤、恶性肿瘤、淋巴增殖性疾病、按组织学类型分类的肿瘤、按部位分类的肿瘤、胃肠道癌症、非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)、Langerhans细胞组织细胞增生症(LCH)。DETERMINE治疗臂07(dabrafenib联合trametinib)旨在评估dabrafenib联合trametinib在携带BRAF V600突变或BRAF V600突变被认为不常见的常见癌症的罕见癌症成人、儿童及TYA患者中的疗效。罕见通常定义为发病率低于每100,000名患者中6例(包括儿童及青少年/年轻成人癌症),或具有罕见变异的常见癌症。该治疗臂的目标样本量为30例可评估患者。可定义亚队列并进一步扩展至每个亚队列30例可评估患者的目标。最终目标是转化阳性临床发现
【主题与分类】
主题标签:Haematological Malignancy、Malignant Neoplasm、Lymphoproliferative Disorders、Neoplasms by Histologic Type、Neoplasms by Site、Gastrointestinal Cancer、Non-Melanoma Skin Cancer (NMSC)、Langerhans Cell Histiocytosis (LCH)、Cancer、Erdheim-Chester Disease。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07440290
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07440290
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- 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:血液系统恶性肿瘤、恶性新生物、淋巴增殖性疾病、组织学类型肿瘤、部位肿瘤、胃肠道癌症、非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)、朗格汉斯细胞组织细胞增生症(LCH)。DETERMINE治疗组07(达拉非尼和曲美替尼)旨在评估达拉非尼和曲美替尼对携带BRAF V600突变的罕见*癌症或BRAF V600突变被认为不常见的常见癌症的成年、儿童及青少年和年轻成人(TYA)患者的疗效。*罕见通常定义为发病率低于每10万患者6例(包括儿童及青少年/年轻成人癌症)或具有罕见变异的常见癌症。该治疗组的目标样本量为30例可评估患者。可定义亚队列并进一步扩展至每个亚队列30例可评估患者的目标。最终目标是将积极的临床发现转化为NHS(癌症药物基金),为罕见的成人、儿童及TYA癌症提供新的治疗选择。
大纲:预筛选:分子肿瘤委员会根据分子定义的队列为患者提出治疗建议(参见下方主筛选方案信息)。筛选:同意参加的患者接受活检并采集血液样本用于研究目的。治疗:患者将接受达拉非尼和曲美替尼治疗,直至疾病进展且无临床获益、出现不可接受的不良事件(AE)或撤回同意。患者在治疗期间及治疗结束时(EoT)还将按不同时间间隔采集血液样本。研究治疗完成后,对患者进行为期2年的随访,每3个月一次。DETERMINE试验主(筛选)方案:有关DETERMINE试验主方案及适用文件的信息,请参见DETERMINE试验主(筛选)方案记录(NCT05722886)。
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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