Zotiraciclib 治疗伴 IDH1 或 IDH2 突变复发恶性胶质瘤的 I/II 期研究

内容围绕 Zotiraciclib 用于伴 IDH1 或 IDH2 突变的复发恶性胶质瘤的 I/II 期研究,源站描述涵盖研究条件、Zotiraciclib 作为多激酶抑制剂在临床前研究中表现出的抗胶质瘤作用机制、其口服给药与可能穿透血脑屏障的特点、既往单药及联合化疗的临床经验,以及 I 期研究中与

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组Brain TumorCancer
A Phase I/II Study of Zotiraciclib for Recurrent Malignant Gliomas With Isocitrate Dehydrogenase 1 or 2 (IDH1 or IDH2) Mutations

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Zotiraciclib 治疗伴 IDH1 或 IDH2 突变复发恶性胶质瘤的 I/II 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题标签为 Brain Tumor 与 Cancer。内容围绕 Zotiraciclib 用于伴 IDH1 或 IDH2 突变的复发恶性胶质瘤的 I/II 期研究,源站描述涵盖研究条件、Zotiraciclib 作为多激酶抑制剂在临床前研究中表现出的抗胶质瘤作用机制、其口服给药与可能穿透血脑屏障的特点、既往单药及联合化疗的临床经验,以及 I 期研究中与 temozolomide 联用确定最大耐受剂量并显示安全性的结果。可用于了解该研究背景与治疗安全性信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Brain Tumor, Cancer. Background: Zotiraciclib 是一种多激酶抑制剂,在我们的临床前研究中已被证明通过转录抑制、线粒体功能障碍和三磷酸腺苷(ATP)减少在胶质母细胞瘤中具有抗胶质瘤作用 Zotiraciclib 为口服给药,并可能穿透血脑屏障(BBB)。已有将 zotiraciclib 作为单药以及与其它化疗药物联合用于癌症(包括恶性胶质瘤)的临床经验 我们对 zotiraciclib 与 temozolomide(TMZ)联合治疗复发高级别星形细胞瘤的 I 期研究确定了 zotiraciclib 与 TMZ 联合的最大耐受剂量(MTD),并证明了该治疗在复发高级别胶质瘤患者中的安全性 I 期的初步疗效分析显示对 zotiraci 的应答改善

【主题与分类】

主题标签:Brain Tumor、Cancer。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05588141

下载信息

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数据说明

条件:脑肿瘤、癌症。背景:* Zotiraciclib是一种多激酶抑制剂,在我们的临床前研究中,已显示通过转录抑制、线粒体功能障碍以及胶质母细胞瘤中腺苷5’-三磷酸(ATP)的减少,具有抗胶质瘤效果。* Zotiraciclib为口服给药,很可能穿透血脑屏障(BBB)。

在癌症治疗中,包括恶性胶质瘤,已有使用zotiraciclib作为单药及与其他化疗药物联合的临床经验。* 我们针对复发性高级别星形细胞瘤的zotiraciclib与替莫唑胺(TMZ)联合治疗的I期研究,确定了zotiraciclib与TMZ联合使用的最大耐受剂量(MTD),并证明了该治疗在复发性高级别胶质瘤患者中的安全性。* I期初步疗效分析显示,与IDH野生型相比,IDH突变型胶质瘤对zotiraciclib联合TMZ治疗的反应有所改善。* 在IDH突变型胶质瘤的临床前模型中,zotiraciclib作为单药治疗显示出了选择性脆弱性。

目标:

  • I期:评估zotiraciclib的推荐II期剂量(RP2D)。
  • II期:确定接受zotiraciclib治疗的复发性胶质瘤、IDH1/2突变、世界卫生组织(WHO)3级参与者的12个月无进展生存期(PFS),并与根据肿瘤分子特征和临床预后因素匹配的既定脑肿瘤数据库进行比较。

入选标准:

  • 年龄≥15岁;卡氏功能状态评分(KPS)

  • Initially, 9-24 participants

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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