RNA-脂质颗粒(RNA-LP)疫苗用于新诊断儿童高级别胶质瘤(pHGG)和成人胶质母细胞瘤(GBM)的研究
本首次人体I期RNA-LP疫苗研究针对新诊断成人MGMT未甲基化(低水平或未检测到)GBM及新诊断儿童高级别胶质瘤,涵盖WHO III或IV级恶性胶质瘤

基本信息
资源简介
RNA-脂质颗粒(RNA-LP)疫苗用于新诊断儿童高级别胶质瘤(pHGG)和成人胶质母细胞瘤(GBM)的研究
本首次人体I期RNA-LP疫苗研究针对新诊断成人MGMT未甲基化(低水平或未检测到)GBM及新诊断儿童高级别胶质瘤,涵盖WHO III或IV级恶性胶质瘤。I期剂量爬坡确定最大耐受剂量;GBM单中心(UF),儿童多中心。经筛选同意采集肿瘤材料,儿童材料由PNOC中心送至UF,成人须在UF手术,病理确诊并知情同意后入组。放疗后4周内开始接种,先每2周3剂,后12周期每月辅助,共15剂,最长14个月,随访至死亡(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):研究疾病:成人胶质母细胞瘤、高级别胶质瘤、WHO III级或IV级恶性胶质瘤。这是一项RNA-LP疫苗的首次人体I期研究,研究对象为新诊断的成人MGMT未甲基化(低水平或未检出)胶质母细胞瘤(GBM)患者以及新诊断HGG(pHGG)的儿科患者。研究的I期部分将包括一项剂量递增研究,以确定最大耐受剂量(MTD)。研究的GBM部分为单中心(UF),儿科部分将为多中心。该临床试验将包括三部分:手术、放疗和免疫治疗。手术和放化疗将是GBM患者的标准治疗。潜在合格参与者将签署筛选知情同意书并入组,以便以无菌方式采集肿瘤材料,该方式适用于RNA提取、扩增和脂质颗粒(LPs)装载。儿科参与者的肿瘤材料将从合格的PNOC中心送至University of Florida(UF)。成人GBM参与者必须在University of Florida接受手术以采集肿瘤材料。在手术切除并获得确认性病理诊断后,患者在取得知情同意后将入组试验。RNA-LP疫苗接种将在放疗后4周内、且在审阅放疗后MRI(用于基线)后开始。放疗后,患者将每2周接受一剂RNA-LP疫苗,共3剂,之后开始12个周期的辅助性每月RNA-LP疫苗,总计15剂疫苗。参与者接受RNA-LP疫苗的时间可长达14个月。参与者将随访直至因任何原因死亡。免疫治疗后第一年,将每3个月进行MRI和临床评估以评价疾病进展,之后2年内每6-12个月进行一次。
【主题与分类】
主题标签:Adult Glioblastoma、High Grade Glioma、WHO Grade III or IV Malignant Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04573140
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04573140
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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
研究疾病:成人胶质母细胞瘤、高级别胶质瘤、WHO III级或IV级恶性胶质瘤。这是一项RNA-LP疫苗的首次人体I期研究,研究对象为新诊断的成人MGMT未甲基化(低水平或未检出)胶质母细胞瘤(GBM)患者以及新诊断HGG(pHGG)的儿科患者。研究的I期部分将包括一项剂量递增研究,以确定最大耐受剂量(MTD)。研究的GBM部分为单中心(UF),儿科部分将为多中心。该临床试验将包括三部分:手术、放疗和免疫治疗。手术和放化疗将是GBM患者的标准治疗。潜在合格参与者将签署筛选知情同意书并入组,以便以无菌方式采集肿瘤材料,该方式适用于RNA提取、扩增和脂质颗粒(LPs)装载。儿科参与者的肿瘤材料将从合格的PNOC中心送至University of Florida(UF)。成人GBM参与者必须在University of Florida接受手术以采集肿瘤材料。在手术切除并获得确认性病理诊断后,患者在取得知情同意后将入组试验。RNA-LP疫苗接种将在放疗后4周内、且在审阅放疗后MRI(用于基线)后开始。放疗后,患者将每2周接受一剂RNA-LP疫苗,共3剂,之后开始12个周期的辅助性每月RNA-LP疫苗,总计15剂疫苗。参与者接受RNA-LP疫苗的时间可长达14个月。参与者将随访直至因任何原因死亡。免疫治疗后第一年,将每3个月进行MRI和临床评估以评价疾病进展,之后2年内每6-12个月进行一次。
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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