Infigratinib 用于 FGFR2 扩增的胃癌或胃食管结合部癌及其他 FGFR 改变实体瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Infigratinib 在 FGFR2 扩增的胃癌或胃食管结合部腺癌以及其他 FGFR 改变实体瘤受试者中的研究

LianBio LLCLianBio LLC
clinicaltrials
浏览 6
基因组分类Gastric CancerGastroesophageal Junction AdenocarcinomaSolid Tumor
Infigratinib in Subjects With GC or GEJ With FGFR2 Amplification or Other Solid Tumors With Other FGFR Alterations

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Infigratinib 用于 FGFR2 扩增的胃癌或胃食管结合部癌及其他 FGFR 改变实体瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Infigratinib 在 FGFR2 扩增的胃癌或胃食管结合部腺癌以及其他 FGFR 改变实体瘤受试者中的研究。源站描述显示受试者需经历预筛选期、筛选期、治疗期和随访期四个阶段,预筛选期最长 28 天,队列 1 受试者需在预筛选前进行肿瘤活检或提供 FFPE 样本,由中心实验室通过 FISH 检测 FGFR2 扩增,结果阳性方可进入主筛选阶段,否则视为预筛选失败。筛选期同样最长 28 天,基因结果阳性的受试者可签署主知情同意书并完成筛选检查、建立研究基线文件。该数据可用于肿瘤精准治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃癌、胃食管结合部腺癌、实体瘤。受试者将经历 4 个阶段,包括预筛选期、筛选期、治疗期和随访期。预筛选期(最长 28 天):对于队列 1,受试者签署预筛选知情同意书(ICF),受试者将在预筛选前进行肿瘤活检或提供 FFPE 样本,由中心实验室通过 FISH 进行 FGFR2 扩增检测。如果结果为阳性,受试者可进入主筛选阶段,否则参与者将被视为预筛选失败。受试者可进入主筛选阶段,否则参与者将被视为预筛选失败。筛选期(所有队列;最长 28 天):基因结果阳性的受试者可签署主知情同意书以进行所有筛选检查并建立研究基线文件。仅符合资格的受试者

【主题与分类】

主题标签:Gastric Cancer、Gastroesophageal Junction Adenocarcinoma、Solid Tumor。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05019794

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05019794

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    • 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

适应症:胃癌、胃食管结合部腺癌、实体瘤。受试者将经历4个阶段,包括预筛选期、筛选期、治疗期和随访期。预筛选期(最长28天):对于队列1,受试者签署预筛选知情同意书(ICF),受试者将在预筛选前进行肿瘤活检或提供FFPE样本,由中心实验室通过FISH进行FGFR2扩增检测。如果结果为阳性,受试者可进入主筛选阶段,否则参与者将被视为预筛选失败。受试者可进入主筛选阶段,否则参与者将被视为预筛选失败。筛选期(所有队列;最长28天):基因检测结果为阳性的受试者可签署主知情同意书,进行所有筛选检查并建立研究基线文件。只有符合条件的参与者才能进入下一个治疗期。

治疗期:符合条件的受试者将口服Infigratinib(125mg,每日一次),在每个28天周期中用药3周、停药1周,直至出现不可接受的毒性、疾病进展、撤回知情同意、死亡、失访、开始新的抗癌治疗等(以先发生者为准)。在此期间,受试者将在第9周/第17周/第25周/第33周通过影像学检查进行常规疗效评估。此后,受试者将每12周接受一次评估,直至疾病进展。安全性评估将在第1-4周期进行;随访期:一旦发生治疗中止,受试者应在30天内返回医院接受完整的安全性检查。治疗中止或疾病进展的受试者应直接进入随访期,大约每3个月访视一次以报告生存状态,直至撤回知情同意、死亡、失访、开始新的抗癌治疗等(以先发生者为准)。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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