IL13-PE38QQR对流增强递送治疗儿童弥漫性脑干胶质瘤及幕上高级别胶质瘤的开放标签剂量递增安全性研究
源站描述显示，这是一项开放标签剂量递增安全性研究，针对进展性儿童弥漫性脑干胶质瘤和幕上高级别胶质瘤患者，采用对流增强递送（CED）技术将实验性药物IL13-PE38QQR直接送入脑内肿瘤区域，并借助示踪剂gadolinium-DTPA通过MRI观察分子分布，同时逐步增加给药剂量以探索最佳剂量
基本信息
资源简介
IL13-PE38QQR对流增强递送治疗儿童弥漫性脑干胶质瘤及幕上高级别胶质瘤的开放标签剂量递增安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，属于肿瘤/脑肿瘤领域，主题标签为Brain Neoplasm和Glioma。源站描述显示，这是一项开放标签剂量递增安全性研究，针对进展性儿童弥漫性脑干胶质瘤和幕上高级别胶质瘤患者，采用对流增强递送（CED）技术将实验性药物IL13-PE38QQR直接送入脑内肿瘤区域，并借助示踪剂gadolinium-DTPA通过MRI观察分子分布，同时逐步增加给药剂量以探索最佳剂量。数据可用于了解该疗法的安全性、可行性及剂量探索相关研究信息（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：脑肿瘤、胶质瘤。目的：本研究的主要目的是测试一种名为IL13-PE38QQR的新实验性药物直接给予弥漫性浸润性脑桥胶质瘤（DIPG）或复发性或进展性幕上高级别胶质瘤（HGG）患者脑部区域的安全性和可行性，给药采用一种称为对流增强递送或CED的技术。CED利用持续压力推动大分子穿过保护脑部的膜以到达脑肿瘤。同时，我们可以通过将示踪剂钆-DTPA附着到IL13-PE38QQR上来观察分子在脑中去向，随后可通过磁共振成像（MRI）在脑中看到。因为我们不知道用于DIPG或HGG患者的最佳剂量，我们将向每种脑肿瘤类型的小组患者给予递增剂量的IL13-PE38QQR
【主题与分类】
主题标签：Brain Neoplasm、Glioma。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00880061
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00880061
标准获取流程：
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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：脑肿瘤、胶质瘤。目的：本研究的主要目的是测试一种名为IL13-PE38QQR的新型实验性药物直接注入弥漫性浸润性脑桥胶质瘤(DIPG)或复发性或进展性幕上高级别胶质瘤(HGG)患者脑部区域的安全性和可行性，采用的技术称为对流增强递送(CED)。CED利用持续压力推动大分子穿过保护大脑的膜，以到达脑肿瘤。同时，我们可以通过将示踪剂钆-DTPA附着到IL13-PE38QQR上，然后通过磁共振成像(MRI)观察大脑中的这些分子去向。由于我们不知道DIPG或HGG患者的最佳用药剂量，我们将对每种类型脑肿瘤的小组患者给予递增剂量的IL13-PE38QQR，这被称为剂量递增研究。本研究的次要目的包括确定这种实验性治疗对肿瘤的影响，以及评估治疗前后肿瘤的物理变化。
研究人群：预计可入组28例复发性或进展性DIPG或幕上HGG的儿科患者，这些患者已接受标准治疗并符合所有纳入和排除标准。18例患者将接受治疗；另有10例患者可能为筛选失败或不可评估。设计：我们提出一项I期、单中心、开放标签、剂量递增（剂量为0.125、0.25和0.5微克/毫升）、安全性和耐受性研究，通过CED输注IL13-PE38QQR至DIPG（最多9例患者）或复发性HGG（最多9例患者）患者。IL13-PE38QQR将根据影像学检查结果给药至肿瘤区域。将在以下剂量队列中评估递增剂量水平（每队列3例患者）：队列1 = 0.125微克/毫升，队列2 = 0.25微克/毫升，队列3 = 0.5微克/毫升。结局指标：至
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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