Atovaquone联合放疗治疗儿童恶性脑肿瘤

源站描述指出,Atovaquone是FDA已批准的抗寄生虫药物,正被探索用于白血病和儿童脑肿瘤等癌症;其安全性和剂量已确立,用于抗癌具有成本效益

Emory UniversityEmory University
clinicaltrials
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医学影像分类High-grade GliomaMedulloblastomaDiffuse Intrinsic Pontine GliomaDiffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant
Atovaquone Combined With Radiation in Children With Malignant Brain Tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Atovaquone联合放疗治疗儿童恶性脑肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Atovaquone联合放疗治疗儿童恶性脑肿瘤,覆盖High-grade Glioma、Medulloblastoma、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Diffuse Midline Glioma及H3 K27M-Mutant等病种。源站描述指出,Atovaquone是FDA已批准的抗寄生虫药物,正被探索用于白血病和儿童脑肿瘤等癌症;其安全性和剂量已确立,用于抗癌具有成本效益。研究显示Atovaquone可抑制STAT3蛋白,从而可能增强放疗效果,尤其在低氧肿瘤中。动物研究和早期临床试验显示其在缩小肿瘤、提高生存率方面有前景(来源 clinic。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: High-grade Glioma, Medulloblastoma, Diffuse Intrinsic Pontine Glioma, Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant. Atovaquone是一种FDA批准的抗寄生虫药物,正在被探索作为某些癌症的潜在治疗方法,特别是白血病和儿童脑肿瘤如高级别胶质瘤。由于Atovaquone的安全性和剂量已经确立,将其重新用于癌症治疗具有成本效益。研究表明,Atovaquone可以抑制一种名为STAT3的蛋白质,该蛋白质参与癌细胞存活和免疫反应抑制。通过这样做,它可能增强放射治疗的效果,特别是在低氧水平的肿瘤中。在动物研究和早期临床试验中,Atovaquone在缩小肿瘤大小和提高生存率方面显示出前景。对于儿童脑肿瘤,这些肿瘤通常对标准治疗具有抵抗力,Atovaquone的能力

【主题与分类】

主题标签:High-grade Glioma、Medulloblastoma、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06624371

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06624371

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数据说明

疾病:高级别胶质瘤、髓母细胞瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型。阿托伐醌是一种经FDA批准的抗寄生虫药物,目前正被探索作为某些癌症的潜在治疗方法,尤其是白血病和儿童脑肿瘤,如高级别胶质瘤。由于阿托伐醌的安全性和剂量已经确定,将其重新用于癌症治疗具有成本效益。研究表明,阿托伐醌可以抑制一种名为STAT3的蛋白质,该蛋白质参与癌细胞存活和免疫反应抑制。通过这种方式,它可能增强放射治疗的效果,尤其是在低氧水平的肿瘤中。在动物研究和早期临床试验中,阿托伐醌已显示出缩小肿瘤和提高生存率的希望。对于通常对标准治疗具有抵抗力的儿童脑肿瘤,阿托伐醌穿越血脑屏障的能力可能使其特别有价值。正在进行的临床试验正在检验其与放射治疗联合用于治疗新诊断的高级别胶质瘤和复发性髓母细胞瘤的效果。

总体而言,阿托伐醌的重新定位可能为儿童难治性癌症带来新的有效治疗选择。

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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