在晚期或转移性胃与肠道癌症中测试抗癌药 BAY 1895344 联合 FOLFIRI 化疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期或转移性胃与肠道癌症,涵盖晚期结直肠癌、晚期消化道癌、晚期胃癌、胃食管结合部腺癌,以及 AJCC v8 临床 III 期和 IV 期胃癌与胃食管结合部腺癌

基本信息
资源简介
在晚期或转移性胃与肠道癌症中测试抗癌药 BAY 1895344 联合 FOLFIRI 化疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期或转移性胃与肠道癌症,涵盖晚期结直肠癌、晚期消化道癌、晚期胃癌、胃食管结合部腺癌,以及 AJCC v8 临床 III 期和 IV 期胃癌与胃食管结合部腺癌。研究主要目标是确定 elimusertib(BAY 1895344)联合亚叶酸钙、氟尿嘧啶和盐酸伊立替康(FOLFIRI)的安全性及最大耐受剂量,次要目标包括通过总缓解率、无进展生存期和总生存期观察抗肿瘤活性,并评估该联合方案在结直肠癌和胃/胃食管癌中的缓解率与临床获益率。可用于肿瘤治疗安全性、剂量探索及疗效预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期结直肠癌、晚期消化道癌、晚期胃癌、晚期胃食管结合部腺癌、AJCC v8 临床 III 期胃癌、AJCC v8 临床 III 期胃食管结合部腺癌、AJCC v8 临床 IV 期胃癌、AJCC v8 临床 IV 期胃食管结合部腺癌。主要目标:I. 确定 elimusertib(BAY 1895344)联合亚叶酸钙、氟尿嘧啶和盐酸伊立替康(FOLFIRI)的安全性及最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 通过总缓解率(ORR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)观察并记录抗肿瘤活性。II. 确定 BAY 1895344 联合 FOLFIRI 在结直肠癌和胃/胃食管癌中的缓解率和临床获益率(完全缓解 + 部分缓解 + 疾病稳定)。
【主题与分类】
主题标签:Advanced Colorectal Carcinoma、Advanced Digestive System Carcinoma、Advanced Gastric Carcinoma、Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Digestive System Carcinoma、Metastatic Gastric Carcinoma、Stage III Colorectal Cancer AJCC v8、Stage IV Colorectal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04535401
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期结直肠癌、晚期消化系统癌、晚期胃癌、晚期胃食管交界处腺癌、临床III期胃癌(AJCC第8版)、临床III期胃食管交界处腺癌(AJCC第8版)、临床IV期胃癌(AJCC第8版)、临床IV期胃食管交界处腺癌(AJCC第8版)。主要目的:I. 确定elimusertib(BAY 1895344)联合亚叶酸钙、氟尿嘧啶和盐酸伊立替康(FOLFIRI)的安全性及最大耐受剂量(MTD)。次要目的:I. 通过总缓解率(ORR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)观察并记录抗肿瘤活性。II. 确定BAY 1895344联合FOLFIRI在结直肠癌和胃/胃食管癌中的缓解率和临床获益率(完全缓解+部分缓解+疾病稳定)。III. 评估在单纯化疗骨架背景下及与BAY 1895344联合时,肿瘤和外周血单核细胞(PBMC)的脱氧核糖核酸(DNA)损伤信号传导。IV. 评估氟尿嘧啶(5-FU)和伊立替康的药代动力学(PK)特征。V.
评估BAY 1895344的药代动力学特征。VI. 通过免疫组织化学(IHC)评估ATM状态与BAY 1895344/FOLFIRI联合方案临床疗效之间的关系。探索性目标:I. 评估药物暴露量与毒性和缓解之间的暴露-效应关系,以及UGT1A1基因型。II. 评估肿瘤突变与BAY 1895344/FOLFIRI联合方案临床疗效之间的关系。研究大纲:这是一项elimusertib、伊立替康和氟尿嘧啶联合固定剂量亚叶酸钙的剂量递增研究,随后进行剂量扩展研究。患者在第2、3、16和17天每日一次(QD)口服(PO)elimusertib,并在第1天和第15天接受盐酸伊立替康静脉注射(IV)90分钟、氟尿嘧啶静脉注射46小时以及亚叶酸钙静脉注射。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。患者在筛选期间和研究期间接受肿瘤活检,并采集血样和进行影像学检
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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