NEO100治疗儿童脑肿瘤的安全性、剂量与给药研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦NEO100在儿童脑肿瘤患者中的安全性、剂量与给药方式研究。覆盖儿童中枢神经系统肿瘤、儿童脑肿瘤、弥漫性中线胶质瘤(H3 K27M突变)、儿童脑干肿瘤、松果体细胞瘤、儿童脉络丛癌、脊髓肿瘤及高级别胶质瘤等病种

基本信息
资源简介
NEO100治疗儿童脑肿瘤的安全性、剂量与给药研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦NEO100在儿童脑肿瘤患者中的安全性、剂量与给药方式研究。覆盖儿童中枢神经系统肿瘤、儿童脑肿瘤、弥漫性中线胶质瘤(H3 K27M突变)、儿童脑干肿瘤、松果体细胞瘤、儿童脉络丛癌、脊髓肿瘤及高级别胶质瘤等病种。NEO100为非无菌鼻内给药溶液,研究采用剂量滴定1+1设计及改良Fibonacci剂量递增方案,旨在探索鼻内递送NEO100至脑部的疗效,以快速、更具选择性地达到治疗水平,同时减少全身毒性和首过代谢。可用于儿童脑肿瘤治疗相关的给药途径与剂量探索研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童中枢神经系统肿瘤、儿童脑肿瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变、儿童脑干肿瘤、松果体细胞瘤、儿童脉络丛癌、脊髓肿瘤、高级别胶质瘤。NEO100药品为非无菌鼻内给药溶液。NEO100临床试验的一个特点是研究该药物经鼻内递送时的疗效。基于鼻内给药的一般数据,以及紫苏醇经鼻内递送的临床研究的有希望结果,NeOnc预计NEO100经鼻内给药将允许快速且更具选择性地将治疗水平的药物递送至脑部,同时最小化全身毒性和首过代谢。该研究为剂量滴定1+1设计,采用改良Fibonacci剂量递增,随后是
【主题与分类】
主题标签:Pediatric Tumor of CNS、Pediatric Tumor of Brain、Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant、Pediatric Tumor of Brain Stem、Pineocytoma、Choroid Plexus Carcinoma, Childhood、Spinal Cord Tumor、High Grade Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06357377
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06357377
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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
适应症:儿童中枢神经系统肿瘤、儿童脑肿瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、儿童脑干肿瘤、松果体细胞瘤、脉络丛癌、儿童期、脊髓肿瘤、高级别胶质瘤。NEO100药品是一种用于鼻内给药的非无菌溶液。NEO100临床试验的一个特点是研究该药物经鼻内给药时的疗效。基于鼻内给药的一般数据,以及紫苏醇经鼻内给药临床研究的有希望结果,NeOnc预计NEO100经鼻内给药将能够快速且更具选择性地将治疗水平的药物递送至脑部,同时最大限度地减少全身毒性和首过代谢。本研究采用剂量滴定1+1设计,结合改良Fibonacci剂量递增,随后进行扩展设计,用于确定最大耐受剂量并选择推荐的2期剂量(RP2D)。起始剂量为192 mg/剂,每日四次给药,28天为一个周期,比在1/2a期研究中给予成人的安全剂量低一个剂量水平。
剂量将采用改良Fibonacci剂量递增法进行增加。每日剂量将从768 mg/天开始,升至1,152 mg/天,该剂量也是成人1/2a期研究中给予的安全剂量。本研究面向以下儿童型高级别胶质瘤患者:新诊断和复发性弥漫性中线胶质瘤,H3 K27变异型;弥漫性半球胶质瘤,H3 G34突变型,III级和IV级弥漫性儿童型HGG,H3野生型和IDH野生型(包括脊髓肿瘤);累及脑干或后颅窝的复发性恶性肿瘤(脉络丛癌、CNS胚胎性肿瘤和松果体母细胞瘤)。
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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