AZD8055 用于成人复发性胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人复发性胶质瘤,涵盖胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、恶性胶质瘤和脑干胶质瘤

基本信息
资源简介
AZD8055 用于成人复发性胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人复发性胶质瘤,涵盖胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、恶性胶质瘤和脑干胶质瘤。源站描述显示,复发性胶质瘤患者治疗选择有限,相当比例胶质瘤存在 PI3K/Akt/mTOR 通路活性增高,多因 PTEN 缺失;AZD8055 是 mTOR 激酶活性抑制剂,可同时抑制 mTORC1 和 mTORC2 复合物,临床前数据显示其具有抗胶质瘤活性。研究目标包括确定未使用酶诱导型抗癫痫药物患者连续每日一次给药的 MTD,并获取药代动力学数据(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、恶性胶质瘤、脑干胶质瘤。背景: 复发性胶质瘤患者的治疗选择非常有限。相当大比例的胶质瘤存在 PI3K/Akt/mTOR 通路活性增高,主要由于 PTEN 缺失。 AZD8055 是首个同类中抑制 mTOR 激酶活性的抑制剂,特异性抑制 mTORC1 和 mTORC2 复合物。Howard Fine 博士神经肿瘤学分支实验室生成的临床前数据表明,AZD8055 在体内和体外均具有显著的抗胶质瘤活性。目标: 确定未使用酶诱导型抗癫痫药物(EIAED)的复发性恶性胶质瘤患者中,连续每日一次 AZD8055 的最大耐受剂量(MTD)。 获取连续每日一次 AZD8055 给药的药代动力学数据。入选标准:
【主题与分类】
主题标签:Glioblastoma Multiforme、Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Oligodendroglioma、Malignant Glioma、Brainstem Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01316809
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01316809
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:多形性胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、恶性胶质瘤、脑干胶质瘤。背景:* 复发性胶质瘤患者的治疗选择非常有限。相当比例的胶质瘤存在PI3K/Akt/mTOR通路活性增高,主要原因是PTEN缺失。* AZD8055是首个同类中的mTOR激酶活性抑制剂,特异性抑制mTORC1和mTORC2复合物。Howard Fine博士神经肿瘤学分支实验室生成的临床前数据表明,AZD8055在体内和体外均具有显著的抗胶质瘤活性。目的:* 确定连续每日一次AZD8055在未使用酶诱导型抗癫痫药物(EIAED)的复发性恶性胶质瘤患者中的最大耐受剂量(MTD)。* 获取连续每日一次AZD8055给药的药代动力学数据。入选标准:-经组织学证实为胶质瘤的患者符合本研究的入选条件。患者应既往接受标准放疗治疗失败。设计:* 本研究将入组最多24例可评估患者(非手术组)。
每组3或6名患者将接受AZD8055连续每日一次口服,持续42天。MTD将仅基于治疗前6周观察到的耐受性确定。每个剂量水平最多可同时入组3名患者。如果前一剂量水平仅有0/3或1/6名患者出现剂量限制性毒性,则可逐步递增AZD8055的剂量。*对于肿瘤再切除被视为标准治疗的一部分患者亚组,将接受AZD8055治疗1周,然后进行切除。患者将在入组时已证实安全的最高剂量水平接受治疗。患者手术后恢复后,将重新开始AZD8055治疗,并持续治疗,只要没有肿瘤进展或方案规定的移除标准。毒性管理与接受第二及后续治疗周期的非手术患者相同,如方案所述。最多12名患者将
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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