曲妥珠单抗德鲁替康联合阿泽诺塞替布治疗胃部或其他实体瘤的抗癌药物组合测试
覆盖临床 III 期和 IV 期胃癌、胃食管结合部腺癌、局部晚期及转移性病变。数据可用于分析联合用药的临床结局,支持肿瘤治疗方案的预测性研究(来源 clinicaltrials.gov)

基本信息
资源简介
曲妥珠单抗德鲁替康联合阿泽诺塞替布治疗胃部或其他实体瘤的抗癌药物组合测试
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于评估 Trastuzumab Deruxtecan (DS-8201a) 与 Azenosertib (ZN-c3) 联合治疗 HER2 表达/扩增的胃癌、胃食管结合部癌及其他实体瘤的安全性、耐受性和抗肿瘤活性。覆盖临床 III 期和 IV 期胃癌、胃食管结合部腺癌、局部晚期及转移性病变。数据可用于分析联合用药的临床结局,支持肿瘤治疗方案的预测性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病: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 AJCC v8、局部晚期胃癌、局部晚期胃食管结合部腺癌、局部晚期恶性实体瘤、转移性胃癌。主要目的:I. 评估 Trastuzumab Deruxtecan (T-DXd; DS-8201a) 与 Azenosertib (ZN-c3) 联合用于人表皮生长因子受体 2 (HER2) 表达/扩增的胃/胃食管结合部 (GEJ) 癌及其他实体瘤的安全性和耐受性。次要目的:I. 观察并记录 T-DXd (DS-8201a) 与 Azenosertib (ZN-c3) 联合的抗肿瘤活性。II. 评估 T-DXd (DS-8201a) 联合用药的药效学效应
【主题与分类】
主题标签:Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Locally Advanced Gastric Carcinoma、Metastatic Gastric Carcinoma、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Unresectable Gastric Carcinoma、Unresectable Malignant Solid Neoplasm。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06364410
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06364410
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:临床III期胃癌(AJCC第8版)、临床III期胃食管结合部腺癌(AJCC第8版)、临床IV期胃癌(AJCC第8版)、临床IV期胃食管结合部腺癌(AJCC第8版)、局部晚期胃癌、局部晚期胃食管结合部腺癌、局部晚期恶性实体肿瘤、转移性胃癌。
主要目的:I. 评估曲妥珠单抗德鲁替康(T-DXd;DS-8201a)联合azenosertib(ZN-c3)在人表皮生长因子受体2(HER2)表达/扩增的胃/胃食管结合部(GEJ)癌及其他实体瘤中的安全性和耐受性。
次要目的:I. 观察并记录T-DXd(DS-8201a)与azenosertib(ZN-c3)联合方案的抗肿瘤活性。II. 评估T-DXd(DS-8201a)联合azenosertib(ZN-c3)的药效学效应。III. 评估T-DXd(DS-8201a)与azenosertib(ZN-c3)联合方案的疗效预测因素及获得性耐药预测因素。
研究方案概要:本研究为azenosertib剂量递增研究,随后进行剂量扩展研究。
剂量递增:患者在每个周期的第1天接受T-DXd静脉注射(IV),输注时间为30-90分钟,并在每个周期的第1-5天、第8-12天和第15-19天,或第2-5天、第9-12天和第16-19天,或第2-5天和第9-12天口服(PO)azenosertib,每日一次(QD)。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,周期每21天重复一次。患者还在筛选期和研究期间接受超声心动图(ECHO)或多门控采集扫描(MUGA)及血样采集,并在整个试验期间接受计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)。剂量扩展:患者被随机分配至2个队列中的1个。队列1:患者在每个周期的第1天接受T-DXd静脉注射,输注时间为30-90分钟,并在第1周期的第8-12天和第15-19天,或第9-12天和第16-19天,或第9-12天,以及后续周期的第1-5天、第8-12天和第15-19天口服azenosertib,每日一次。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,周期每21天重复一次。患者还在筛选期和研究期间接受ECHO或MUGA及血样采集,并接受CT或MR
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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