IFx-Hu2.0 治疗皮肤癌患者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 IFx-Hu2.0 治疗皮肤癌患者,属于肿瘤/皮肤癌领域。源站描述显示,这是一项多中心、开放标签、干预性、前瞻性的一期试验,评估 IFx-Hu2.0 在基底细胞癌、鳞状细胞癌或皮肤黑色素瘤患者中的安全性和耐受性

TuHURA Biosciences, Inc.TuHURA Biosciences, Inc.
clinicaltrials
浏览 11
基因组分类Cutaneous Squamous Cell CarcinomaBasal Cell Carcinoma
IFx-Hu2.0 for the Treatment of Patients With Skin Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

IFx-Hu2.0 治疗皮肤癌患者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 IFx-Hu2.0 治疗皮肤癌患者,属于肿瘤/皮肤癌领域。源站描述显示,这是一项多中心、开放标签、干预性、前瞻性的一期试验,评估 IFx-Hu2.0 在基底细胞癌、鳞状细胞癌或皮肤黑色素瘤患者中的安全性和耐受性。计划入组约100名18岁及以上成人患者,病灶需适合直接注射,受试者接受单次瘤内注射,目标剂量为每病灶100 μg质粒DNA,最终注射体积为每病灶200 μL。可用于皮肤癌免疫治疗相关的安全性、耐受性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤鳞状细胞癌、基底细胞癌。这是一项多中心、开放标签、干预性、前瞻性的一期试验,旨在评估 IFx-Hu2.0 在基底细胞癌、鳞状细胞癌或皮肤黑色素瘤患者中的安全性和耐受性。总共约一百(100)名男性和/或女性成年患者(大于或等于18岁),任何民族和种族,至少有一个皮肤黑色素瘤、鳞状细胞癌或基底细胞癌病灶可进行直接注射,符合所有入选标准且不符合任何排除标准者,将有资格入组并接受 IFx-Hu2.0 治疗。入组者将在单个时间点接受 IFx-Hu2.0 作为单次瘤内注射。目标剂量为每病灶100 μg质粒DNA,最终剂量体积为每病灶200 μL。注射的病灶将 comp

【主题与分类】

主题标签:Cutaneous Squamous Cell Carcinoma、Basal Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04925713

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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。

数据说明

条件:皮肤鳞状细胞癌、基底细胞癌。这是一项多中心、开放标签、干预性、前瞻性、1期试验,旨在评估IFx-Hu2.0在基底细胞癌、鳞状细胞癌或皮肤黑色素瘤患者中的安全性和耐受性。共计约一百(100)名男性和/或女性成年患者(大于或等于18岁),不限民族和种族,至少有一个可直接注射的皮肤黑色素瘤、鳞状细胞癌或基底细胞癌病灶,且符合所有入选标准且不符合任何排除标准,将有资格入组并接受IFx-Hu2.0治疗。入组者将在单一时间点接受IFx-Hu2.0作为单次病灶内注射。目标剂量为每个病灶注射100 μg质粒DNA,每个病灶最终注射体积为200 μL。

注射后的病灶将在四周后的随访访视时完全切除,并进行活检以确认诊断并建立病理反应基线。这些患者将在治疗给药前及四周后的随访访视时采集外周血。这些样本将用于进行全血细胞计数(CBC)和临床化学检测。同时将按相同频率采集尿液样本,进行尿蛋白和尿血的尿液分析。还将抽取血样用于免疫反应评估。

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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