IMC-A12联合Temsirolimus治疗儿童复发或难治性实体瘤的I期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童复发或难治性实体瘤的I期临床研究,涉及脑干肿瘤、胶质瘤和松果体瘤等病种

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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时间序列预测Brain Stem NeoplasmsGliomaPinealoma
A Phase I Study of IMC-A12 in Combination With Temsirolimus in Pediatric Patients With Recurrent or Refractory Solid Tumors

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

IMC-A12联合Temsirolimus治疗儿童复发或难治性实体瘤的I期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童复发或难治性实体瘤的I期临床研究,涉及脑干肿瘤、胶质瘤和松果体瘤等病种。研究联合使用IMC-A12(靶向IGF-1R的单克隆抗体)与Temsirolimus(mTOR抑制剂),基于临床前模型中二者协同抗肿瘤的证据。数据可用于探索联合用药的安全性、耐受性及潜在疗效,并分析IGF-1R与mTOR信号通路交互在儿童实体瘤中的作用,为后续临床试验设计提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑干肿瘤、胶质瘤、松果体瘤。背景 IMC-A12是一种全重组IgG1单克隆抗体,靶向胰岛素样生长因子受体(IGFR)。它作为IGF-1和IGF-2配体结合的拮抗剂,阻断配体与IGF-1R的结合,并抑制两条主要胰岛素样生长因子通路的下游信号传导:MAPK和PI3K/AKT。 Temsirolimus是一种mTOR小分子抑制剂,与雷帕霉素和依维莫司一样,与FK506结合蛋白(FKBP)12和mTOR形成复合物,抑制mTOR并导致抗增殖效应,包括G1期细胞周期阻滞和凋亡。 * 抑制mTOR信号传导会导致IGF-1R信号上调,进而激活PI3K/AKT/mTOR通路。儿童临床前模型已证明,联合使用IGF-1R抗体和mTOR抑制剂具有协同抗肿瘤效应。目的

【主题与分类】

主题标签:Brain Stem Neoplasms、Glioma、Pinealoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01182883

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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:脑干肿瘤、胶质瘤、松果体瘤。背景 * IMC-A12是一种全人源重组IgG1单克隆抗体,靶向胰岛素样生长因子受体(IGFR)。它作为IGF-1和IGF-2配体结合的拮抗剂,阻断配体与IGF-1R的结合,并抑制两条主要胰岛素样生长因子通路的下游信号传导:MAPK和PI3K/AKT。 * 替西罗莫司是一种mTOR的小分子抑制剂,与雷帕霉素和依维莫司类似,它与FK506结合蛋白(FKBP)12和mTOR形成复合物,抑制mTOR,从而产生抗增殖效应,包括G1期细胞周期阻滞和细胞凋亡。 * 抑制mTOR信号会导致IGF-1R信号上调,进而激活PI3K/AKT/mTOR通路。儿科临床前模型已证明,联合使用IGF-1R抗体和mTOR抑制剂具有协同抗肿瘤效果。

目标 * 确定IMC-A12(抗胰岛素样生长因子-1受体单克隆抗体)与替西罗莫司联合用药时的最大耐受剂量(MTD)及推荐的II期剂量,给药方式为每周一次静脉输注,联合每周一次静脉输注替西罗莫司,用于难治性实体瘤患儿。 * 明确该联合方案的毒性特征,并表征IMC-A12与替西罗莫司联合用药在该患者群体中的药代动力学。 * 次要目标包括初步确定抗肿瘤活性,评估IMC-A12与替西罗莫司的生物学活性,以及评估儿童复发或难治性实体瘤中IGFR表达及mTOR通路激活的发生率。 入选标准 * 年龄>12个月且≤21岁,经诊断和组织学验证(除外固有脑干肿瘤、视路胶质瘤或松果体肿瘤,以及血清或脑脊液甲胎蛋白或β-HCG升高者)患有可测量或可评估的复发或难治性实体瘤。当前疾病状态必须是尚无已知

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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