Cilengitide治疗儿童难治性原发性脑肿瘤
本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Cilengitide(EMD 121974)用于儿童及青少年难治性原发性脑肿瘤的临床研究

基本信息
资源简介
Cilengitide治疗儿童难治性原发性脑肿瘤
本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Cilengitide(EMD 121974)用于儿童及青少年难治性原发性脑肿瘤的临床研究。覆盖儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、脉络丛肿瘤、颅咽管瘤、室管膜母细胞瘤及各级脑膜瘤等病种。主要目标为描述急性与剂量限制性毒性并确定最大耐受剂量;次要目标包括通过MR灌注、PET和MRS评估组织灌注、肿瘤血流与代谢活性变化,并与体积MRI的肿瘤大小变化相关联,同时表征Cilengitide的药代动力学个体间与个体内变异。可用于儿童脑肿瘤治疗相关的毒性预测与药代动力学研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、儿童脉络丛肿瘤、儿童颅咽管瘤、儿童室管膜母细胞瘤、儿童I级脑膜瘤、儿童II级脑膜瘤、儿童III级脑膜瘤、儿童高级别小脑星形细胞瘤。主要目标:I. 描述Cilengitide(EMD 121974)用于儿童和青少年难治性原发性脑肿瘤时的急性毒性和剂量限制性毒性(DLT),并确定其最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 通过MR灌注、PET和MRS测定组织灌注、肿瘤血流和代谢活性的改变,并将这些发现与体积MRI所显示的肿瘤大小变化相关联,从而获得生物学活性的初步证据。II. 表征Cilengitide药代动力学的个体间和个体内变异,以及t
【主题与分类】
主题标签:Childhood Choroid Plexus Tumor、Childhood Craniopharyngioma、Childhood Ependymoblastoma、Childhood Grade I Meningioma、Childhood Grade II Meningioma、Childhood Grade III Meningioma、Childhood Infratentorial Ependymoma、Childhood Low-grade Cerebral Astrocytoma、Childhood Medulloepithelioma、Childhood Mixed Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00063973
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、儿童脉络丛肿瘤、儿童颅咽管瘤、儿童室管膜母细胞瘤、儿童I级脑膜瘤、儿童II级脑膜瘤、儿童III级脑膜瘤、儿童高级别小脑星形细胞瘤。主要目标:I. 描述西仑吉肽(EMD 121974)用于难治性原发性脑肿瘤儿童和青少年时的急性和剂量限制性毒性(DLT),并确定其最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 通过MR灌注、PET和MRS测定组织灌注、肿瘤血流和代谢活性的变化,并将这些发现与体积MRI所显示的肿瘤大小变化相关联,从而获得生物学活性的初步证据。II. 表征西仑吉肽药代动力学的患者间和患者内变异性,并估算该患者群体中西仑吉肽的肾脏清除率。III. 表征药物转运体(如MRP4、BCRP)的药物遗传学多态性,并将其与西仑吉肽的处置相关联。IV.
评估接受西仑吉肽治疗患者的循环内皮细胞(CECs)和循环内皮前体细胞(CEPs)的变化,并探究CECs与CEPs变化、血浆、血清及尿液中血管生成蛋白水平(如VEGF)与临床结局之间的相关性。五、获取关于西仑吉肽在该患者群体中疗效的初步信息。研究概要:这是一项剂量递增、多中心研究。患者接受西仑吉肽(EMD 121974)静脉输注,1小时内完成,每周两次。在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,治疗每4周重复一次,共13个疗程。3-6名患者组成的队列接受递增剂量的西仑吉肽,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为预计25%的患者会出现剂量限制性毒性的剂量。一旦确定MTD,将再招募6名患者并在该剂量水平接受治疗,使MTD组总患者数达到12名。接受治疗的患者在前三个月每周随访一次,随后一年内每月随访一次。
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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