新诊断及复发胶质母细胞瘤中[177Lu]Lu-NeoB的剂量探索研究

疾病:新诊断和复发胶质母细胞瘤。新诊断胶质母细胞瘤:胶质母细胞瘤是最常见且最具侵袭性的原发性脑肿瘤,死亡率高。新诊断胶质母细胞瘤的当前标准治疗(SoC)包括烷化剂替莫唑胺(TMZ)联合放疗(RT)

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医学影像临床试验临床数据脑肿瘤神经肿瘤剂量递增安全性评估放射配体治疗联合治疗
Dose Finding Study of [177Lu]Lu-NeoB in Newly Diagnosed Glioblastoma and in Recurrent Glioblastoma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

新诊断及复发胶质母细胞瘤中[177Lu]Lu-NeoB的剂量探索研究

疾病:新诊断和复发胶质母细胞瘤。新诊断胶质母细胞瘤:胶质母细胞瘤是最常见且最具侵袭性的原发性脑肿瘤,死亡率高。新诊断胶质母细胞瘤的当前标准治疗(SoC)包括烷化剂替莫唑胺(TMZ)联合放疗(RT)

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:新诊断和复发胶质母细胞瘤。新诊断胶质母细胞瘤:胶质母细胞瘤是最常见且最具侵袭性的原发性脑肿瘤,死亡率高。新诊断胶质母细胞瘤的当前标准治疗(SoC)包括烷化剂替莫唑胺(TMZ)联合放疗(RT)。本研究的假设是,通过将当前标准治疗与放射性配体治疗[177Lu]Lu-NeoB联合,改善受试者的结局。入组本试验的新诊断胶质母细胞瘤受试者将接受标准方案TMZ和RT治疗,并联合[177Lu]Lu-NeoB,每4周一次(Q4W),共6次给药。若受试者能够耐受并从[177Lu]Lu-NeoB中获益,则可额外接受4剂(总计最多10次给药)。在此期间,计划每周进行定期的安全性和疗效评估。本试验的主要目的是确定[177Lu]Lu-NeoB联合TMZ和RT在新诊断胶质母细胞瘤受试者中的推荐剂量,并描述该治疗的安全性和耐受性。因此,受试者将按递增剂量水平分队列入组并接受治疗,并将利用全部可用数据确定推荐剂量。对比增强MRI评估每8周重复一次。新诊断胶质母细胞瘤受试者将在肿瘤手术/活检后接受基线[68Ga]Ga-NeoB PET/CT或PET/MRI检查。复发胶质母细胞瘤:复发胶质母细胞瘤(GBM)受试者预后极差,生存期短。中位总生存期(OS)在人群水平约为12个月,在临床试验人群中为15-18个月,5年生存率低于10%。GBM是长期生存率最低的恶性脑肿瘤之一,5年总相对生存率仅为6.8%。复发胶质母细胞瘤的主要目的是确定……

【主题与分类】

主题标签:临床试验、临床数据、脑肿瘤、神经肿瘤、剂量递增、安全性评估、放射配体治疗、联合治疗。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05739942

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数据说明

疾病:新诊断和复发胶质母细胞瘤。新诊断胶质母细胞瘤:胶质母细胞瘤是最常见且最具侵袭性的原发性脑肿瘤,死亡率高。新诊断胶质母细胞瘤的当前标准治疗(SoC)包括烷化剂替莫唑胺(TMZ)联合放疗(RT)。本研究的假设是,通过将当前标准治疗与放射性配体治疗[177Lu]Lu-NeoB联合,改善受试者的结局。入组本试验的新诊断胶质母细胞瘤受试者将接受标准方案TMZ和RT治疗,并联合[177Lu]Lu-NeoB,每4周一次(Q4W),共6次给药。若受试者能够耐受并从[177Lu]Lu-NeoB中获益,则可额外接受4剂(总计最多10次给药)。在此期间,计划每周进行定期的安全性和疗效评估。本试验的主要目的是确定[177Lu]Lu-NeoB联合TMZ和RT在新诊断胶质母细胞瘤受试者中的推荐剂量,并描述该治疗的安全性和耐受性。因此,受试者将按递增剂量水平分队列入组并接受治疗,并将利用全部可用数据确定推荐剂量。对比增强MRI评估每8周重复一次。新诊断胶质母细胞瘤受试者将在肿瘤手术/活检后接受基线[68Ga]Ga-NeoB PET/CT或PET/MRI检查。复发胶质母细胞瘤:复发胶质母细胞瘤(GBM)受试者预后极差,生存期短。中位总生存期(OS)在人群水平约为12个月,在临床试验人群中为15-18个月,5年生存率低于10%。GBM是长期生存率最低的恶性脑肿瘤之一,5年总相对生存率仅为6.8%。复发胶质母细胞瘤的主要目的是确定……

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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