TP53 cDNA联合检查点抑制与放疗治疗儿童复发进展难治性CNS恶性肿瘤的0/1期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童复发、进展或难治性中枢神经系统恶性肿瘤的0/1期临床试验信息

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其他CNS MalignanciesMedulloblastoma RecurrentATRT RecurrentPineoblastomaEmbryonal NeoplasmEpendymoma RecurrentHigh Grade Gliomas
A Phase 0/1 Study of cDNA for TP53, Checkpoint Inhibition and Radiation in Children With Recurrent, Progressive or Refractory CNS Malignancies.

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

TP53 cDNA联合检查点抑制与放疗治疗儿童复发进展难治性CNS恶性肿瘤的0/1期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童复发、进展或难治性中枢神经系统恶性肿瘤的0/1期临床试验信息。覆盖髓母细胞瘤复发、ATRT复发、松果体母细胞瘤、胚胎性肿瘤、室管膜瘤复发及高级别胶质瘤等病种。研究SGT-53联合放疗与Nivolumab的安全剂量、副作用、体内过程及肿瘤组织药物浓度,可用于儿童脑肿瘤治疗方案的剂量探索与安全性评估参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:CNS恶性肿瘤、髓母细胞瘤复发、ATRT复发、松果体母细胞瘤、胚胎性肿瘤、室管膜瘤复发、高级别胶质瘤。这项临床试验正在研究一种名为SGT-53的药物,联合放疗和另一种名为Nivolumab的药物。该研究针对的是脑肿瘤复发、恶化或对先前治疗没有好转的儿童。它旨在回答的主要问题是:当SGT-53与放疗和Nivolumab联合使用时,儿童可以安全接受的正确剂量是多少?该剂量将用于试验的第二阶段。当SGT-53与放疗和Nivolumab联合使用时,有哪些副作用?当与放疗和Nivolumab一起给药时,SGT-53如何在体内移动?在肿瘤组织中发现多少SGT-53药物?这将在小群患者中进行测试?参与者将:对于第一次治疗

【主题与分类】

主题标签:CNS Malignancies、Medulloblastoma Recurrent、ATRT Recurrent、Pineoblastoma、Embryonal Neoplasm、Ependymoma Recurrent、High Grade Gliomas。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07017816

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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

适应症:中枢神经系统恶性肿瘤、复发性髓母细胞瘤、复发性ATRT、松果体母细胞瘤、胚胎性肿瘤、复发性室管膜瘤、高级别胶质瘤。本临床试验研究一种名为SGT-53的药物联合放疗及另一种名为纳武利尤单抗的药物。该试验针对的是脑肿瘤复发、恶化或经早期治疗后未见好转的儿童患者。其主要研究问题包括:SGT-53与放疗及纳武利尤单抗联合使用时,儿童可安全接受的正确剂量是多少?该剂量将用于试验的第二阶段。SGT-53与放疗及纳武利尤单抗联合使用时有哪些副作用?SGT-53与放疗及纳武利尤单抗联合给药时如何在体内分布?肿瘤组织中可检测到多少SGT-53药物?这将在小部分患者中进行检测?

参与者将:
在第一治疗周期:
每周接受SGT-53两次
每两周接受Nivolumab一次
在第2周接受放射治疗
对于第2-6周期:
在偶数周期每周接受SGT-53一次,在奇数周期每周接受两次
每两周接受Nivolumab一次
对于第7周期及以后:
每两周接受SGT-53和Nivolumab
在研究第0阶段部分,4名参与者将在接受SGT-53后对其肿瘤组织进行基因检测。这些样本将与从皮肤取样的另一份样本进行比较。

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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