Abemaciclib 用于儿童 DIPG 或复发/难治性实体瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Abemaciclib(LY2835219)在儿童弥漫性内生型脑桥胶质瘤(DIPG)或复发/难治性实体瘤中的研究,涵盖脑肿瘤、复发实体瘤、复发难治性神经母细胞瘤、尤文肉瘤、横纹肌肉瘤、骨肉瘤及横纹肌样瘤等病种

基本信息
资源简介
Abemaciclib 用于儿童 DIPG 或复发/难治性实体瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Abemaciclib(LY2835219)在儿童弥漫性内生型脑桥胶质瘤(DIPG)或复发/难治性实体瘤中的研究,涵盖脑肿瘤、复发实体瘤、复发难治性神经母细胞瘤、尤文肉瘤、横纹肌肉瘤、骨肉瘤及横纹肌样瘤等病种。数据涉及放疗与 Abemaciclib 联合治疗、剂量递增(1至4个剂量水平,起始为成人剂量的80%)、28天为一周期及最长2年治疗等方案信息,可用于儿童脑肿瘤与实体瘤治疗相关的剂量探索与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性内生型脑桥胶质瘤、复发性脑肿瘤、复发性实体瘤、复发性难治性神经母细胞瘤、复发性难治性尤文肉瘤、复发性难治性横纹肌肉瘤、复发性难治性骨肉瘤、复发性难治性横纹肌样瘤。A组——对于A组患者,将给予适当剂量的放疗,分30-33次,约6周完成。Abemaciclib(LY2835219)治疗将与放疗(RT)同日开始,并在放疗期间及放疗后继续每日两次给药,最长治疗持续时间为2年。研究者计划最多治疗4个研究参与者队列(剂量水平1、2、3和4),从剂量水平1(成人剂量的80%)开始递增Abemaciclib(LY2835219)剂量。一个周期定义为28天,治疗的前6周将构成剂量限制性毒性观察期。
【主题与分类】
主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Brain Tumor, Recurrent、Solid Tumor, Recurrent、Neuroblastoma, Recurrent, Refractory、Ewing Sarcoma, Recurrent, Refractory、Rhabdomyosarcoma, Recurrent, Refractory、Osteosarcoma, Recurrent, Refractory、Rhabdoid Tumor, Recurrent, Refractory。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02644460
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02644460
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
适应症:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、脑肿瘤、复发性实体瘤、复发性神经母细胞瘤、难治性尤文肉瘤、复发性难治性横纹肌肉瘤、复发性难治性骨肉瘤、复发性难治性横纹肌样瘤。
A组——A组患者将接受适当剂量的放疗,分30-33次,约6周完成。Abemaciclib(LY2835219)治疗将与放疗(RT)同日开始,并在放疗期间及放疗后持续每日两次给药,最长治疗持续时间为2年。研究者计划最多治疗4个队列的研究参与者(剂量水平1、2、3和4),从剂量水平1(成人剂量的80%)开始递增abemaciclib(LY2835219)剂量。一个周期定义为28天,治疗的前6周将构成剂量限制性毒性(DLT)评估期。参与者必须整粒胶囊口服abemaciclib。
B组(已停止入组)——Abemaciclib(LY2835219)将口服给药,每日两次,连续28天,定义为一个周期。最长治疗持续时间为2年。
研究者计划最多治疗4个队列的研究参与者(剂量水平1、2、3和4),从剂量水平1(成人剂量的80%)开始,逐步增加阿贝西利的剂量。剂量递增将与A层递增独立进行。一个周期定义为28天,治疗的前4周将构成剂量限制性毒性(DLT)评估期。参与者必须整粒胶囊口服阿贝西利。B层入组已于2018年12月27日结束。
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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