ABM-1310 在晚期实体瘤患者中的安全性与耐受性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 ABM-1310 治疗晚期实体瘤的 I 期首次人体开放标签剂量递增与剂量扩展研究

ABM Therapeutics CorporationABM Therapeutics Corporation
clinicaltrials
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其他分类Advanced Solid TumorBRAF V600 Mutation
Safety and Tolerability of ABM-1310 in Patients With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

ABM-1310 在晚期实体瘤患者中的安全性与耐受性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 ABM-1310 治疗晚期实体瘤的 I 期首次人体开放标签剂量递增与剂量扩展研究。研究对象为无有效标准治疗方案的局部晚期或转移性实体瘤成人患者,涵盖单药用于携带 BRAF V600 突变的患者,以及与 cobimetinib 联合用于携带 BRAF 突变且对至少一线系统治疗进展或不耐受的成人患者。主要目标为确定单药及联合治疗的最大耐受剂量和/或 II 期推荐剂量,并评估安全性与耐受性,同时涉及药代动力学和初步抗肿瘤活性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期实体瘤,BRAF V600 突变。这是一项 I 期、首次人体、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究,旨在评估 ABM-1310 在局部晚期或转移性实体瘤成人患者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步抗肿瘤活性,这些患者没有可用的有效标准治疗选择;在记录有 BRAF V600 突变的患者中作为单药治疗,或在记录有 BRAF 突变且对至少一线既往系统治疗出现疾病进展或不耐受的成人患者中与 cobimetinib(Cotellic®)联合使用。本研究的主要目标是确定单药和联合治疗的最大耐受剂量(MTD)和/或 II 期推荐剂量(RP2D),并评估 ABM-1310 作为单药和联合用药的安全性和耐受性。研究 co

【主题与分类】

主题标签:Advanced Solid Tumor、BRAF V600 Mutation。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04190628

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:晚期实体瘤,BRAF V600突变。这是一项I期、首次人体、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究,旨在评估ABM-1310在无有效标准治疗方案的局部晚期或转移性实体瘤成人患者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步抗肿瘤活性,既包括对已记录BRAF V600突变患者的单药治疗,也包括对已记录BRAF突变且既往至少一线全身治疗出现疾病进展或不耐受的成人患者联合cobimetinib(Cotellic®)治疗。本研究的主要目标是确定单药及联合治疗的最大耐受剂量(MTD)和/或II期推荐剂量(RP2D),并评估ABM-1310单药及联合治疗的安全性和耐受性。研究包括三个部分:A部分:ABM-1310起始剂量为25 mg口服,每日两次,剂量递增将遵循“3+3”设计。ABM-1310将连续给药,每日两次。每个治疗周期为28天。

B部分:ABM-1310的起始剂量将低于在A部分单药治疗中已证明安全的最大耐受剂量(MTD)。剂量递增将遵循经典的“3+3”设计。在每个剂量水平,ABM-1310将与60 mg考比替尼(Cotellic®)联合给药,每日一次(qd),在每个28天治疗周期的前21天进行。

C部分:

  • 在C-1(单药治疗——原发性中枢神经系统肿瘤)和C-2(单药治疗——晚期或转移性实体瘤,排除原发性中枢神经系统肿瘤,伴或不伴脑转移)中,以A部分推荐的第2期剂量(RP2D)连续每日两次口服ABM-1310,直至疾病进展、出现不可接受的毒性,或满足另一项退出标准的临床观察结果。
  • 在C-3(联合治疗——晚期/转移性实体瘤,包括原发性中枢神经系统肿瘤,但排除伴有脑转移的黑色素瘤)和C-4(联合治

数据加载示例(图像类)

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files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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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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