DS-1001b治疗初治IDH1突变WHO II级胶质瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于DS-1001b的II期临床研究，研究对象为未接受过化疗和放疗的IDH1突变型WHO II级胶质瘤患者
基本信息
资源简介
DS-1001b治疗初治IDH1突变WHO II级胶质瘤研究
该数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的 II 期临床研究，研究名称为“A Study of DS-1001b in Patients With Chemotherapy- and Radiotherapy-Naive IDH1 Mutated WHO Grade II Glioma”，在本站归入肿瘤 / 脑肿瘤分类。研究聚焦 WHO II 级胶质瘤这一疾病领域，受试人群限定为未接受过化疗和放疗、且携带 IDH1 突变的患者，研究目的是评估候选药物 DS-1001b 在该人群中的疗效与安全性。数据集以该临床研究为核心内容，主题标签为 WHO Grade II Glioma，可为关注神经肿瘤、尤其是低级别胶质瘤精准治疗方向的研究者提供一项针对特定分子分型与治疗线位的临床研究信息入口。
【数据集背景】
WHO II 级胶质瘤属于脑肿瘤范畴，本数据集所对应的研究将受试者进一步限定为 IDH1 突变型且未接受过化疗和放疗的患者。这一人群设定意味着研究关注的是初治状态下、具有明确分子特征的胶质瘤患者。研究为 II 期临床研究，核心目的是评估 DS-1001b 在该人群中的疗效与安全性。数据集来源于 clinicaltrials.gov，围绕上述研究形成条目，主题标签为 WHO Grade II Glioma，本站分类为肿瘤 / 脑肿瘤。
【数据内容】
数据集收录的内容为一项关于 DS-1001b 的 II 期临床研究，研究对象为未接受过化疗和放疗的 IDH1 突变型 WHO II 级胶质瘤患者。源站描述中给出的疾病条件为 WHO Grade II Glioma，并说明该 II 期研究用于评估 DS-1001b 在该患者人群中的疗效与安全性。除上述研究名称、研究分期、药物、受试人群特征、疾病条件与研究目的外，源站未提供更多数据字段层面的说明。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述指出研究条件为 WHO Grade II Glioma，并说明这是一项在未接受化疗和放疗的 IDH1 突变型 WHO II 级胶质瘤患者中评估 DS-1001b 疗效与安全性的 II 期研究。除来源站与源站描述所载信息外，源站未提供关于采集方式、采集时间、更新频率等方面的更多说明。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于了解或检索一项针对 IDH1 突变型、化疗和放疗初治的 WHO II 级胶质瘤患者的 II 期临床研究，可用于关注该疾病领域药物研发动态、研究人群设定及研究目的等信息的场景。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的登记描述，内容围绕一项 II 期临床研究的研究条件、受试人群与研究目的展开。关于数据完整性、准确性校验、样本量、时间范围等质量维度，源站未提供。使用时应注意，现有信息不包含研究结果或结论性数据。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04458272
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：WHO II级胶质瘤。这项2期研究旨在评估DS-1001b在未接受过化疗和放疗的IDH1突变型WHO II级胶质瘤患者中的疗效和安全性。
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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