Claudin 18.2靶向CAR-T细胞治疗不可切除局部晚期或转移性胃、胃食管结合部、食管或胰腺腺癌研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Claudin 18.2靶向CAR-T细胞(LB1908)治疗不可切除局部晚期或转移性胃、胃食管结合部、食管或胰腺腺癌的Phase 1开放标签、剂量递增、多中心研究

Legend Biotech USA IncLegend Biotech USA Inc
clinicaltrials
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其他分类Gastric CancerGastroesophageal-junction CancerEsophageal CancerPancreatic Cancer
Claudin 18.2-Targeted Chimeric Antigen Receptor T-cells in Subjects With Unresectable, Locally Advanced, or Metastatic Gastric, Gastroesophageal Junction (GEJ), Esophageal, or Pancreatic Adenocarcinoma

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Claudin 18.2靶向CAR-T细胞治疗不可切除局部晚期或转移性胃、胃食管结合部、食管或胰腺腺癌研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Claudin 18.2靶向CAR-T细胞(LB1908)治疗不可切除局部晚期或转移性胃、胃食管结合部、食管或胰腺腺癌的Phase 1开放标签、剂量递增、多中心研究。研究包括剂量递增部分(Part A)和剂量扩展部分(Part B),Part A在胃、GEJ或食管腺癌患者中评估LB1908的协议定义剂量水平,依据剂量限制性毒性(DLTs)确定推荐扩展剂量(RDE),Part B在多个队列中测试RDE。数据可用于了解该细胞治疗在相关实体瘤中的研究设计、剂量探索与安全性评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃癌、胃食管结合部癌、食管癌、胰腺癌。这是一项Phase 1、开放标签、剂量递增、多中心研究,旨在评估Claudin 18.2靶向CAR-T细胞(LB1908)在不可切除、局部晚期或转移性胃、GEJ、食管或胰腺腺癌成人受试者中的疗效。作为预筛选的一部分,患者将被确认具有足够的Claudin 18.2表达。该研究包括剂量递增部分(Part A)和剂量扩展部分(Part B)。在Part A中,胃、GEJ或食管腺癌患者将接受方案定义剂量水平的LB1908治疗,后续患者根据方案定义的剂量限制性毒性(DLTs)评估结果递增至更高剂量。Part A将确定推荐扩展剂量(RDE),并在Part B的多个队列中进行测试。

【主题与分类】

主题标签:Gastric Cancer、Gastroesophageal-junction Cancer、Esophageal Cancer、Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05539430

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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:胃癌、胃食管结合部癌、食管癌、胰腺癌。这是一项1期、开放标签、剂量递增、多中心研究,旨在评估靶向Claudin 18.2的CAR-T细胞(LB1908)在不可切除的局部晚期或转移性胃腺癌、胃食管结合部腺癌、食管腺癌或胰腺腺癌成人受试者中的疗效。作为预筛选的一部分,将确认患者具有足够的Claudin 18.2表达。该研究包括剂量递增部分(A部分)和剂量扩展部分(B部分)。在A部分中,胃腺癌、胃食管结合部腺癌或食管腺癌患者将按照方案定义的剂量水平接受LB1908治疗,并根据方案定义的剂量限制性毒性(DLT)评估结果,在后续患者中递增至更高剂量。A部分将确定推荐扩展剂量(RDE),以便在B部分的多个队列中进行测试:* 单药治疗方案(MR)队列:将LB1908作为独立治疗,用于二线或更后线胃腺癌、胃食管结合部腺癌和食管腺癌或胰腺腺癌患者。

  • 巩固治疗方案(CR)队列:治疗一线胃、胃食管结合部及食管腺癌或胰腺腺癌患者,这些患者经标准治疗化疗已达到疾病控制。B部分旨在确定2期推荐剂量(RP2D),并评估其在这些不同治疗背景和患者人群中的初步疗效。

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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