儿童新诊断未活检DIPG及RB+活检DIPG与高级别胶质瘤放疗后Ribociclib联合Everolimus研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦儿童新诊断未活检的弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)以及RB+活检DIPG和高级别胶质瘤(HGG)

基本信息
资源简介
儿童新诊断未活检DIPG及RB+活检DIPG与高级别胶质瘤放疗后Ribociclib联合Everolimus研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦儿童新诊断未活检的弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)以及RB+活检DIPG和高级别胶质瘤(HGG)。研究为I期试验,旨在确定放疗结束后维持治疗中Ribociclib与Everolimus联合用药的最大耐受剂量(MTD)和/或II期推荐剂量(RP2D),并表征两药联合维持治疗的药代动力学特征。患者先接受标准放疗,入组后接受Ribociclib与Everolimus维持治疗。数据可用于剂量探索、药代动力学分析及儿童脑肿瘤治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、脑恶性胶质瘤、高级别胶质瘤、双丘脑高级别胶质瘤、脑干胶质瘤、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤。这是一项I期研究,旨在确定:1)在新诊断未活检DIPG以及RB+活检DIPG和HGG患者完成放疗后,可安全用于维持治疗长达24个疗程的Ribociclib和Everolimus的MTD和/或II期推荐剂量(RP2D);2)表征在新诊断未活检DIPG以及RB+活检DIPG和HGG患者完成放疗后,Ribociclib和Everolimus作为联合维持治疗的药代动力学特征。RB+肿瘤和未活检DIPG患者将在入组前接受标准放疗,随后接受Ribociclib和Everolimus作为维持治疗。在完成
【主题与分类】
主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Malignant Glioma of Brain、High Grade Glioma、Bithalamic High Grade Glioma、Brainstem Glioma、Glioblastoma、Anaplastic Astrocytoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03355794
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03355794
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- 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
疾病:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、脑恶性胶质瘤、高级别胶质瘤、双侧丘脑高级别胶质瘤、脑干胶质瘤、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤。这是一项I期研究,旨在确定:1)在完成放疗后,对新诊断的未活检DIPG和RB+活检DIPG及HGG患者,在维持治疗期间可安全给药长达24个疗程的ribociclib和everolimus的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的II期剂量(RP2D);2)在完成放疗后,对新诊断的未活检DIPG和RB+活检DIPG及HGG患者,ribociclib和everolimus作为联合维持治疗的药代动力学特征。RB+肿瘤患者和未活检DIPG患者将在入组前接受标准放疗,随后接受ribociclib和everolimus作为维持治疗。
完成放射治疗后,将休息2-4周,随后每日口服瑞博西尼,连续21天,之后休息7天,每28天为一个周期,剂量为成人RP2D(300毫克)的70%,联合依维莫司,剂量为成人RP2D(2.5毫克)的80%,每日口服一次,持续给药,最多24个周期。一个周期相当于28天。由于剂量限制胶囊(仅提供50毫克和200毫克规格)导致的给药顾虑,剂量递增将受限于体表面积,以适应目标剂量与体表面积调整后实际剂量的差异。若出现剂量限制性毒性,允许进行两次患者内剂量降级,并在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,可继续研究治疗最多24个周期。
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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