IDE196治疗携带GNAQ/11突变或PRKC融合的实体瘤患者研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于IDE196的Phase 1/2、多中心、开放标签篮子研究,针对携带GNAQ或GNA11(GNAQ/11)突变或PRKC融合的实体瘤患者,涵盖转移性葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、结直肠癌及其他实体瘤

基本信息
资源简介
IDE196治疗携带GNAQ/11突变或PRKC融合的实体瘤患者研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于IDE196的Phase 1/2、多中心、开放标签篮子研究,针对携带GNAQ或GNA11(GNAQ/11)突变或PRKC融合的实体瘤患者,涵盖转移性葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、结直肠癌及其他实体瘤。研究包含Phase 1剂量递增(单药及binimetinib联合)以评估安全性、耐受性和药代动力学并确定推荐Phase 2剂量,以及Phase 2剂量扩展评估安全性和抗肿瘤活性。可用于肿瘤精准治疗、药物安全性及疗效预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、结直肠癌、其他实体瘤。这是一项Phase 1/2、多中心、开放标签篮子研究,旨在评估IDE196在携带GNAQ或GNA11(GNAQ/11)突变或PRKC融合的实体瘤患者中的安全性和抗肿瘤活性,包括转移性葡萄膜黑色素瘤(MUM)、皮肤黑色素瘤、结直肠癌和其他实体瘤。Phase 1(剂量递增-单药治疗)将通过标准剂量递增方案评估IDE196的安全性、耐受性和药代动力学,并确定推荐的Phase 2剂量。研究Phase 2(剂量扩展)部分将评估安全性和抗肿瘤活性。Phase 1(剂量递增-binimetib联合)将通过标准剂量递增方案评估IDE196和binimetinib的安全性、耐受性和药代动力学,并确定推荐的P
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Uveal Melanoma、Cutaneous Melanoma、Colorectal Cancer、Other Solid Tumors。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03947385
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03947385
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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
条件:转移性葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、结直肠癌、其他实体瘤。这是一项1/2期、多中心、开放标签的篮式研究,旨在评估IDE196在携带GNAQ或GNA11(GNAQ/11)突变或PRKC融合的实体瘤患者中的安全性和抗肿瘤活性,包括转移性葡萄膜黑色素瘤(MUM)、皮肤黑色素瘤、结直肠癌和其他实体瘤。1期(剂量递增-单药治疗)将通过标准剂量递增方案评估IDE196的安全性、耐受性和药代动力学,并确定推荐的2期剂量。将在研究的2期(剂量扩展)部分评估安全性和抗肿瘤活性。1期(剂量递增-binimetib联合治疗)将通过标准剂量递增方案评估IDE196和binimetinib的安全性、耐受性和药代动力学,并确定推荐的2期剂量。将在研究的2期(剂量扩展)部分评估安全性和抗肿瘤活性。
第1阶段(剂量递增——克唑替尼联合用药)将通过标准剂量递增方案评估IDE196与克唑替尼的安全性、耐受性和药代动力学,并确定推荐的2期剂量。研究的第2阶段(剂量扩展)部分将评估安全性和抗肿瘤活性。研究中的剂量优化部分可能会探索跨多个剂量的安全性和有效性评估。可评估克唑替尼单药治疗并交叉至联合用药队列的安全性和每种研究药物对抗肿瘤活性的贡献。截至方案修正案10,第1阶段、IDE196单药治疗的2期剂量扩展以及IDE196联合比尼替尼的2期剂量扩展已全部完成入组。克唑替尼单药治疗队列无患者入组。
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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