评估Plixorafenib单用或联合Retifanlimab治疗BRAF变异胶质瘤的CSF ctDNA与安全性试验

主要目的是验证在C1D1(基线)和C2前(第4周)检测脑脊液ctDNA的可行性,并探索其与影像学反应所反映疾病状态的相关性

Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns HopkinsSidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns Hopkins
clinicaltrials
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医学影像预测BRAF V600E Mutation
A Trial to Evaluate CSF ctDNA and Safety of Plixorafenib Alone or With Retifanlimab in Patients With BRAF-altered Glioma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

评估Plixorafenib单用或联合Retifanlimab治疗BRAF变异胶质瘤的CSF ctDNA与安全性试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦BRAF V600E突变胶质瘤患者,开展Plixorafenib单用或联合Retifanlimab的试点信号发现试验。主要目的是验证在C1D1(基线)和C2前(第4周)检测脑脊液ctDNA的可行性,并探索其与影像学反应所反映疾病状态的相关性。数据可用于评估ctDNA作为生物标志物的潜力,以及初步观察联合治疗在经重度治疗人群中的活性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:BRAF V600E突变。本临床试验设计为试点、信号发现研究,旨在证明在C1D1(基线)和C2前(第4周)检测ctDNA的可行性(主要终点),以及与根据影像学反应(RR)判定的疾病状态的相关性(次要终点)。此外,研究者将生成plixorafenib联合retifanlimab在该经重度治疗人群中活性的初步数据。可测量(按RANO 2.0标准)、复发性BRAF-V600E突变胶质瘤患者将在手术前被筛选并签署知情同意。患者将接受术前MRI和临床指示的切除或活检(具体方法由治疗神经外科医生决定),以确认进展并表征潜在的获得性耐药改变。所有患者将放置心室储液囊,

【主题与分类】

主题标签:BRAF V600E Mutation。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06610682

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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

条件:BRAF V600E突变。本临床试验设计为一项先导性、信号探索性研究,旨在证明在C1D1(基线)和C2前(第4周)检测ctDNA的可行性(主要终点),以及根据影像学缓解(RR;次要终点)将其与疾病状态相关联。此外,研究者将生成plixorafenib与retifanlimab联合用药在这一经重度预处理人群中活性的初步数据。可测量(依据RANO 2.0)、复发性BRAF-V600E突变胶质瘤的患者将在手术前接受筛选并签署知情同意。患者将接受术前MRI及有临床指征的切除或活检(具体方式由主诊神经外科医生决定),以确认疾病进展并表征潜在的获得性耐药改变。所有患者将在手术时放置脑室储液囊,并进行脑脊液和血浆采样。A组:患者将在术后7-28天临床状态稳定时开始研究药物(plixorafenib 900mg每日一次,饱餐或代餐后30分钟服用)。

患者将每日口服该药物,连续28天为一个周期,直至疾病进展或最多24个周期。术后(手术与开始研究药物之间)将进行MRI以评估可测量病灶,在第2周期开始时进行,之后在每个奇数周期开始时进行。血液和脑脊液样本将在手术当天、C1D1(基线)、C2前(第4周)以及每个奇数周期采集,直至并包括C7和EOT。B组:该组将评估plixorafenib联合retifanlimab的安全性和生物学效应。参与者将在手术前接受一剂retifanlimab。手术后,参与者将在术后7-28天临床稳定时开始服用plixorafenib。Retifanlimab(每28天静脉给药)将在plixorafenib一个周期后或根据医生判断在plixorafenib第2周期后重新开始。Pa

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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