PF-06952229治疗晚期实体瘤成人患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录PF-06952229在既往接受过治疗的晚期或转移性癌症成人患者中的1期开放标签、多中心、多剂量、剂量递增与扩展研究,评估安全性、耐受性、药代动力学和药效学

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其他预测Breast NeoplasmsProstate NeoplasmsNeoplasms, Squamous CellMelanomaMesotheliomaPancreatic NeoplasmsColorectal NeoplasmsCarcinoma, Renal CellLiver Neoplasms
PF-06952229 Treatment in Adult Patients With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

PF-06952229治疗晚期实体瘤成人患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录PF-06952229在既往接受过治疗的晚期或转移性癌症成人患者中的1期开放标签、多中心、多剂量、剂量递增与扩展研究,评估安全性、耐受性、药代动力学和药效学。覆盖乳腺癌、前列腺癌、鳞状细胞肿瘤、黑色素瘤、间皮瘤、胰腺癌、结直肠癌、肾细胞癌等可能具有高TGFbeta特征和EMT表达的肿瘤。数据可用于分析剂量递增与扩展、单药及联合enzalutamide治疗下的安全性、耐受性与药代动力学/药效学结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺肿瘤、前列腺肿瘤、肿瘤、鳞状细胞、黑色素瘤、间皮瘤、胰腺肿瘤、结直肠肿瘤、癌、肾细胞。这是一项PF 06952229在既往接受过治疗的晚期或转移性癌症患者中进行的1期、开放标签、多中心、多剂量、剂量递增和扩展、安全性、耐受性、PK和药效学研究,这些癌症可能具有高TGFbeta特征和EMT表达。该研究包括第1A部分和第1B部分,分别为单药治疗和与enzalutamide联合治疗的剂量递增,以及第2A部分和第2B部分,分别为单药治疗和与enzalutamide联合治疗的剂量扩展。

【主题与分类】

主题标签:Breast Neoplasms、Prostate Neoplasms、Neoplasms, Squamous Cell、Melanoma、Mesothelioma、Pancreatic Neoplasms、Colorectal Neoplasms、Carcinoma, Renal Cell、Liver Neoplasms。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03685591

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03685591

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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

疾病:乳腺肿瘤、前列腺肿瘤、鳞状细胞肿瘤、黑色素瘤、间皮瘤、胰腺肿瘤、结直肠肿瘤、肾细胞癌。这是一项PF-06952229的1期、开放标签、多中心、多剂量、剂量递增和扩展的安全性、耐受性、药代动力学和药效学研究,受试者为既往接受过治疗、可能具有高TGFbeta特征和EMT表达的晚期或转移性癌症患者。该研究包括1A和1B部分,分别为单药治疗和与恩扎卢胺联合治疗的剂量递增;以及2A和2B部分,分别为单药治疗和与恩扎卢胺联合治疗的剂量扩展。

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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