BGB-290联合替莫唑胺治疗IDH1/2突变I-IV级胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦BGB-290联合替莫唑胺治疗IDH1/2突变I-IV级胶质瘤的临床研究

基本信息
资源简介
BGB-290联合替莫唑胺治疗IDH1/2突变I-IV级胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦BGB-290联合替莫唑胺治疗IDH1/2突变I-IV级胶质瘤的临床研究。覆盖胶质母细胞瘤、低级别胶质瘤、恶性胶质瘤及复发性WHO II/III级胶质瘤等条件,主要目标为确定联合方案在青少年和年轻成人中的安全性、耐受性、最大耐受剂量和剂量限制毒性,并评估初步疗效。可用于胶质瘤治疗相关的安全性预测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胶质母细胞瘤、IDH1基因突变、IDH2基因突变、低级别胶质瘤、恶性胶质瘤、复发性胶质母细胞瘤、复发性WHO II级胶质瘤、复发性WHO III级胶质瘤。主要目标:I. 确定聚(ADP-核糖)聚合酶(PARP)抑制剂BGB-290(BGB-290)与替莫唑胺(TMZ)联合方案在IDH1/2突变胶质瘤青少年和年轻成人(AYA)受试者中的安全性和耐受性,包括新诊断和治疗复发组中的最大耐受剂量(MTD)和剂量限制性毒性(DLTs)特征。随着ABTC1801(BGB-290联合替莫唑胺治疗IDH1/2突变复发性胶质瘤的I/II期研究)完成,已确定成人最大耐受剂量(MTD)。本研究将推进至在13-25岁患者中使用该剂量评估初步疗效。探索性目标:I
【主题与分类】
主题标签:Glioblastoma、IDH1 Gene Mutation、IDH2 Gene Mutation、Low Grade Glioma、Malignant Glioma、Recurrent Glioblastoma、Recurrent WHO Grade II Glioma、Recurrent WHO Grade III Glioma、WHO Grade II Glioma、WHO Grade III Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03749187
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03749187
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胶质母细胞瘤、IDH1基因突变、IDH2基因突变、低级别胶质瘤、恶性胶质瘤、复发性胶质母细胞瘤、复发性WHO II级胶质瘤、复发性WHO III级胶质瘤。主要目标:I. 确定聚(ADP-核糖)聚合酶(PARP)抑制剂BGB-290与替莫唑胺(TMZ)联合应用于IDH1/2突变型胶质瘤青少年及年轻成人(AYA)受试者的安全性和耐受性,包括在新诊断和复发治疗组中确定最大耐受剂量(MTD)及剂量限制性毒性(DLTs)的特征。随着ABTC1801(一项关于BGB-290联合替莫唑胺治疗IDH1/2突变复发性胶质瘤的I/II期研究)的完成,已发现成人的最大耐受剂量(MTD)。本研究将推进至使用该剂量在13-25岁患者中评估初步疗效。探索性目标:I.
评估BGB-290与替莫唑胺在A组和B组中按肿瘤诊断分层的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)方面的初步疗效,采用Kaplan-Meier法计算,目标是将历史高级别胶质瘤2年无进展生存率提高10%、总生存率提高20%。II. 通过全外显子组测序(WES)评估突变图谱研究。III. 使用核糖核酸(RNA)测序(RNAseq)评估基因表达模式。IV. 使用Infinium甲基化检测评估甲基化谱。V. 通过液相色谱(LC)/质谱(MS)-MS评估肿瘤代谢物谱。VI. 通过LC/MS-MS评估瘤内药物浓度。VII. 评估新诊断和复发突变型胶质瘤青少年及年轻成人患者的生活质量(QOL)和认知指标。VIII. 通过患者报告结局(PRO)指标,在种族、民族及其他健康相关社会风险的背景下,评估患者和/或代理人对研究参与的满意度。IX.
评估在种族、族裔及其他健康相关社会风险背景下的治疗毒性。大纲:参与者被分配到2个队列中的1个。剂量递增部分
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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