使用脑内微透析评估Temsirolimus在原发或转移性脑肿瘤患者中神经药效学的可行性、剂量递增研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦原发或转移性脑肿瘤患者,采用脑内微透析评估mTOR抑制剂Temsirolimus的神经药效学

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clinicaltrials
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蛋白质回归Brain and Central Nervous System TumorsMetastatic Cancer
A Feasibility, Dose-Escalation Study Using Intracerebral Microdialysis to Assess the Neuropharmacodynamics of Temsirolimus in Patients With Primary or Metastatic Brain Tumors

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

使用脑内微透析评估Temsirolimus在原发或转移性脑肿瘤患者中神经药效学的可行性、剂量递增研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦原发或转移性脑肿瘤患者,采用脑内微透析评估mTOR抑制剂Temsirolimus的神经药效学。主要目标为确定高截留膜微透析导管用于评估靶向治疗神经药效学的可行性,神经药效学定义为脑内VEGF、IL-1ß及其他细胞因子水平的变化。次要目标包括评估Temsirolimus剂量与脑内细胞因子变化的关系、比较脑内与全身细胞因子变化、评估微血管增殖程度与PTEN状态的关系等。数据可用于脑肿瘤靶向治疗的药效学与剂量探索研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑和中枢神经系统肿瘤、转移性癌症。目标:主要 确定使用高截留膜微透析导管对哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)抑制剂靶向治疗进行神经药效学(nPD)评估的可行性,其中nPD定义为脑内血管内皮生长因子(VEGF)、白细胞介素-1ß(IL-1ß)和其他细胞因子水平的变化。次要 评估temsirolimus剂量与脑内VEGF、IL-1ß和其他细胞因子水平变化之间的关系。 比较脑内细胞因子水平变化与全身细胞因子水平变化。 评估肿瘤组织中微血管增殖程度与第10号染色体缺失的张力蛋白同源物(PTEN)状态之间的关系。 * 评估脑内细胞因子变化与……之间的关系。

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Metastatic Cancer。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00784914

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    • 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

疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、转移性癌症。目的:主要 * 确定使用高截留膜微透析导管进行哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)抑制剂靶向治疗的神经药效学(nPD)评估的可行性,其中nPD定义为脑内血管内皮生长因子(VEGF)、白细胞介素-1β(IL-1β)及其他细胞因子水平的变化。次要 * 评估替西罗莫司剂量与脑内VEGF、IL-1β及其他细胞因子水平变化之间的关系。 * 比较脑内细胞因子水平变化与全身细胞因子水平变化。 * 评估肿瘤组织中微血管增生程度与10号染色体缺失的张力蛋白同源物(PTEN)状态之间的关系。 * 评估替西罗莫司治疗后脑内细胞因子水平变化之间的关系。大纲:本研究将入组两个队列,每队列6名患者。所有患者均接受减瘤开颅术或立体定向活检,并放置脑内CMA 71微透析(ICMD)导管。

随后,患者被分配到2个治疗队列中的1个。* 队列1:患者不接受替西罗莫司治疗。在导管放置后的96小时内,将定期收集透析液样本,并连续采集血液样本,以测量神经外科手术后出现的细胞因子、趋化因子和生长因子水平。* 队列2:手术后48小时开始,患者接受单次200毫克替西罗莫司静脉注射。在导管放置后的96小时内,将定期收集透析液样本,并连续采集血液样本,以测量神经外科手术后出现的细胞因子、趋化因子和生长因子水平。还将从连续血液样本中测量替西罗莫司和西罗莫司的血浆水平。完成研究治疗并移除ICMD导管后,对患者进行30天的随访。

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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