Eflornithine (DFMO) 联合 AMXT 1501 治疗神经母细胞瘤、中枢神经系统肿瘤及肉瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Eflornithine (DFMO) 联合 AMXT 1501 治疗神经母细胞瘤、中枢神经系统肿瘤及肉瘤的临床研究

基本信息
资源简介
Eflornithine (DFMO) 联合 AMXT 1501 治疗神经母细胞瘤、中枢神经系统肿瘤及肉瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Eflornithine (DFMO) 联合 AMXT 1501 治疗神经母细胞瘤、中枢神经系统肿瘤及肉瘤的临床研究。覆盖非典型畸胎样/横纹肌样瘤、多层菊形团胚胎性肿瘤、尤文肉瘤、弥漫内生性脑桥胶质瘤、骨肉瘤、神经母细胞瘤及 DIPG 脑肿瘤等病种。研究旨在确定 AMXT 1501 联合 DFMO 的推荐剂量,评估联合用药的安全性与耐受性,并依据受试者对治疗的反应及生存时间判定研究治疗的活性,可用于相关肿瘤治疗方案的预测与评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非典型畸胎样/横纹肌样瘤、多层菊形团胚胎性肿瘤、尤文肉瘤、弥漫内生性脑桥胶质瘤、骨肉瘤、神经母细胞瘤、DIPG 脑肿瘤。本研究的目的是评估研究性口服药物 AMXT 1501 与口服 eflornithine (DFMO) 联合使用。研究性药物是指尚未获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 或全球任何其他监管机构批准,可单独或与任何药物联合用于治疗其所针对的病症或疾病的药物。本研究这一部分的目标是: 确定 AMXT 1501 与 DFMO 联合使用的推荐剂量 测试 AMXT 1501 与 DFMO 联合使用的安全性和耐受性 基于以下方面确定所选研究治疗的活性: 每位受试者对研究治疗的反应 * 受试者的生存时间
【主题与分类】
主题标签:Atypical Teratoid/Rhabdoid Tumor、Ewing Sarcoma、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Osteosarcoma、Neuroblastoma、DIPG Brain Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06465199
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06465199
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:非典型畸胎样/横纹肌样瘤、多层菊形团胚胎性肿瘤、尤文肉瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、骨肉瘤、神经母细胞瘤、DIPG脑肿瘤。本研究旨在评估研究性口服药物AMXT 1501与口服依氟鸟氨酸(DFMO)联合使用的效果。研究性药物是指尚未获得美国食品药品监督管理局(FDA)或全球任何其他监管机构批准,用于单独或与任何药物联合治疗其所针对的疾病或病症的药物。本研究这部分的目标是:* 确定AMXT 1501与DFMO联合使用的推荐剂量 * 测试AMXT 1501与DFMO联合使用的安全性和耐受性 * 根据以下方面确定所选研究治疗的活性:* 每名受试者对研究治疗的反应 * 受试者在疾病未复发/进展情况下的生存时间
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




