HSV G207 单用或联合单次放疗治疗儿童进展或复发性幕上脑肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童进展或复发性幕上恶性脑肿瘤,涵盖恶性胶质瘤、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、PNET、大脑原始神经外胚层肿瘤及胚胎性肿瘤等病种

基本信息
资源简介
HSV G207 单用或联合单次放疗治疗儿童进展或复发性幕上脑肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童进展或复发性幕上恶性脑肿瘤,涵盖恶性胶质瘤、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、PNET、大脑原始神经外胚层肿瘤及胚胎性肿瘤等病种。源站描述指出这类患儿预后极差,标准治疗失败后缺乏有效挽救疗法。数据集涉及溶瘤单纯疱疹病毒-1(HSV)G207 的工程化改造,使其能选择性在癌细胞中复制并杀伤癌细胞而不伤及正常细胞,病毒在肿瘤内复制并随肿瘤细胞死亡释放,继续感染邻近肿瘤细胞。该数据可用于肿瘤分类与治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:幕上恶性肿瘤、恶性胶质瘤、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、PNET、大脑原始神经外胚层肿瘤、胚胎性肿瘤。复发性或进展性幕上恶性脑肿瘤患儿的结局非常差,且患者一旦标准治疗失败,就缺乏有效的挽救疗法。G207 是一种溶瘤单纯疱疹病毒-1(HSV),已被成功改造以在病毒中引入突变,使其能够选择性地在癌细胞中复制并杀死癌细胞,而不杀死正常细胞。G207 在肿瘤中的复制不仅杀死被感染的肿瘤细胞,还使肿瘤细胞充当工厂来产生新病毒。这些病毒颗粒随着肿瘤细胞死亡而被释放,随后可以继续感染附近的其它肿瘤细胞,并继续杀灭肿瘤的过程。此外
【主题与分类】
主题标签:Supratentorial Neoplasms, Malignant、Malignant Glioma、Glioblastoma、Anaplastic Astrocytoma、PNET、Cerebral Primitive Neuroectodermal Tumor、Embryonal Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02457845
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02457845
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:幕上肿瘤、恶性、恶性胶质瘤、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、原始神经外胚层肿瘤(PNET)、大脑原始神经外胚层肿瘤、胚胎性肿瘤。对于复发或进展的幕上恶性脑肿瘤儿童患者,其预后极差,且一旦患者对标准治疗失败,缺乏有效的挽救性疗法。G207是一种溶瘤单纯疱疹病毒-1型(HSV),经过成功改造,在病毒中引入突变,使其能够选择性地在癌细胞中复制并杀死癌细胞,而不影响正常细胞。G207在肿瘤中的复制不仅杀死被感染的肿瘤细胞,还使肿瘤细胞成为生产新病毒的工厂。随着肿瘤细胞的死亡,这些病毒颗粒被释放出来,进而可以感染邻近的其他肿瘤细胞,继续杀灭肿瘤的过程。除了这种直接的溶瘤活性外,该病毒还能引发抗肿瘤免疫反应;病毒具有免疫原性,并产生一片碎片区域,将癌细胞抗原暴露给免疫细胞,从而使免疫细胞能够针对其他癌细胞进行攻击。
因此,病毒的直接溶瘤效应与病毒激发的免疫反应,对癌细胞构成了双重打击。在临床前研究中,肿瘤接种病毒后24小时内给予单次5 Gy剂量的放射治疗,可增强病毒复制及肿瘤细胞杀伤效果。阿拉巴马大学伯明翰分校已针对复发性高级别胶质瘤成人患者,开展了三项G207单独注射入复发性肿瘤或联合单次放射治疗的I期临床试验。这些试验中,高剂量(高达3 x 10^9空斑形成单位)的病毒直接注射入肿瘤或周围脑组织,未出现严重毒性反应,安全可行。三项试验均未达到最大耐受剂量。部分患者影像学及神经病理学证据显示有抗肿瘤反应。临床前实验室研究表明,多种侵袭性儿童脑肿瘤类型对G207敏感。本研究是一项I期、开放标签、单中心临床试验,旨在评估G
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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