Stimotimagene Copolymerplasmid 的安全性、耐受性与药代动力学研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Stimotimagene Copolymerplasmid 这一抗肿瘤基因治疗药物的安全性、耐受性与药代动力学研究,覆盖肉瘤、黑色素瘤、头颈鳞状细胞癌、乳腺肿瘤、宫颈肿瘤、外阴肿瘤、阴茎肿瘤及肛门肿瘤等适应症

基本信息
资源简介
Stimotimagene Copolymerplasmid 的安全性、耐受性与药代动力学研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Stimotimagene Copolymerplasmid 这一抗肿瘤基因治疗药物的安全性、耐受性与药代动力学研究,覆盖肉瘤、黑色素瘤、头颈鳞状细胞癌、乳腺肿瘤、宫颈肿瘤、外阴肿瘤、阴茎肿瘤及肛门肿瘤等适应症。药物由超螺旋质粒 DNA 包裹于聚阳离子外壳(PEI-PEG-TAT 肽)构成,质粒编码 HSVtk 与 hGM-CSF 两个治疗基因,采用瘤内注射联合静脉给予更昔洛韦的两阶段方案。数据可用于评估该基因治疗在多种实体瘤中的安全性、耐受性与药代动力学特征(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:肉瘤、黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌、乳腺肿瘤、宫颈肿瘤、外阴肿瘤、阴茎肿瘤、肛门肿瘤。Stimotimagene copolymerplasmid 是一种抗肿瘤基因治疗药物,含有包裹在聚阳离子外壳(PPT:聚乙烯亚胺(PEI)-聚乙二醇(PEG)-TAT 肽)中的超螺旋质粒 DNA。该质粒编码两个治疗基因:单纯疱疹病毒胸苷激酶(HSVtk)和人粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(hGM-CSF)。HSVtk 在被 Stimotimagene copolymerplasmid 转染的细胞中将前药更昔洛韦转化为毒素,GM-CSF 刺激抗原呈递细胞的增殖和分化。Stimotimagene copolymerplasmid 治疗分两阶段:(1)瘤内注射 Stimotimagene copolymerplasmid,(2)静脉给予更昔洛韦
【主题与分类】
主题标签:Sarcoma、Melanoma、Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck、Breast Neoplasms、Uterine Cervical Neoplasms、Vulvar Neoplasms、Penile Neoplasms、Anus Neoplasms。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05578820
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05578820
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:肉瘤、黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌、乳腺肿瘤、宫颈肿瘤、外阴肿瘤、阴茎肿瘤、肛门肿瘤。Stimotimagene copolymerplasmid是一种抗肿瘤基因治疗药物,含有包裹在聚阳离子包膜(PPT:聚乙烯亚胺(PEI)-聚乙二醇(PEG)-TAT肽)中的超螺旋质粒DNA。该质粒编码两种治疗基因:单纯疱疹病毒胸苷激酶(HSVtk)和人粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(hGM-CSF)。HSVtk在被Stimotimagene copolymerplasmid转染的细胞中将前药更昔洛韦转化为毒素,GM-CSF刺激抗原呈递细胞的增殖和分化。Stimotimagene copolymerplasmid治疗分两个阶段:(1)瘤内注射Stimotimagene copolymerplasmid,(2)静脉给予更昔洛韦(Cimeven®)。这是Stimotimagene copolymerplasmid的首次人体研究,将在三个组中进行。在本研究中,将探索剂量递增(第1组)和给药次数(第2组和第3组)。
所有研究部分将探究Stimotimagene copolymerplasmid的安全性、耐受性和药代动力学特征。
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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