BIOMEDE 2.0:弥漫性内生性桥脑胶质瘤生物学药物治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 BIOMEDE 2.0 研究,属于 BIOMEDE 多臂、多阶段滚动项目(适应性平台方案)的第二阶段

Gustave Roussy, Cancer Campus, Grand ParisGustave Roussy, Cancer Campus, Grand Paris
clinicaltrials
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医学影像预测Diffuse Intrinsic Pontine GliomaDiffuse Midline Glioma, H3 K27M-MutantDiffuse Midline Glioma, H3K27-altered
Biological Medicine for Diffuse Intrinsic Pontine Glioma (DIPG) Eradication 2.0

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

BIOMEDE 2.0:弥漫性内生性桥脑胶质瘤生物学药物治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 BIOMEDE 2.0 研究,属于 BIOMEDE 多臂、多阶段滚动项目(适应性平台方案)的第二阶段。研究为多中心、随机、开放标签、对照的 3 期试验,评估 ONC201 与 everolimus 的疗效,主要目标基于内部比较,随后与历史对照比较。研究比较两个治疗组,疾病进展确认后允许组间转换,治疗持续至中心确认的疾病进展、不可接受的毒性或撤回知情同意。数据可用于脑肿瘤治疗疗效预测与比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性内生性桥脑胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M 突变型、弥漫性中线胶质瘤、H3K27 改变型。BIOMEDE 2.0 研究是 BIOMEDE 多臂、多阶段滚动项目(适应性平台方案)的第二阶段。这是一项多中心、随机、开放标签、对照的 3 期试验,评估 ONC201 与 everolimus 相比的疗效(主要目标基于内部比较),随后与历史对照比较。将比较两个治疗组。在确认疾病进展后允许在治疗组之间转换(实时中心审查对治疗组分配设盲)。研究治疗将持续至中心确认的疾病进展(影像学或组织学)、不可接受的毒性或撤回知情同意。试验的最终结论将对 ONC20

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant、Diffuse Midline Glioma, H3K27-altered。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05476939

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数据说明

疾病:弥漫性内生性桥脑胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、弥漫性中线胶质瘤、H3K27改变型。BIOMEDE 2.0研究是BIOMEDE多臂、多阶段滚动计划(适应性平台方案)的第二阶段。这是一项多中心、随机、开放标签、对照的3期试验,旨在评估ONC201与依维莫司相比的疗效(主要目标基于内部比较),并随后与历史对照进行比较。将比较两个治疗组。在确认疾病进展后(实时中央审查对治疗组分配设盲),允许在治疗组之间进行转换。研究治疗将持续到中央确认的疾病进展(影像学或组织学)、不可接受的毒性或撤回知情同意为止。如果发现ONC201在中央审查的无进展生存期(PFS,从随机化开始计算)方面显著优于依维莫司(内部比较),无论是总体考虑ND-DMG和DIPG患者,还是仅在ND-DMG患者亚组中,该试验的最终结论都将判定ONC201成功。

在其他情况下,依维莫司将继续作为标准治疗组,除非它与ONC201相比显示出毒性过高,届时可将ONC201作为新的标准治疗方案进行讨论。

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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