Imetelstat Sodium 治疗复发或难治性脑肿瘤年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Imetelstat Sodium 治疗儿童复发或难治性高级别胶质瘤或室管膜瘤的研究

基本信息
资源简介
Imetelstat Sodium 治疗复发或难治性脑肿瘤年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Imetelstat Sodium 治疗儿童复发或难治性高级别胶质瘤或室管膜瘤的研究。覆盖多种脑肿瘤类型,包括间变性星形细胞瘤、间变性室管膜瘤、II 级星形细胞瘤、室管膜瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤和少突胶质细胞瘤。研究包含分子生物学目标,如通过 TRAP 检测肿瘤和外周血单核细胞中端粒酶活性,以及表征血浆、脑脊液和肿瘤组织中的药代动力学;II 期部分旨在评估持续客观缓解率。可用于脑肿瘤治疗反应预测、药代动力学建模及端粒酶抑制研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:间变性星形细胞瘤、间变性室管膜瘤、星形细胞瘤,II 级、室管膜瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、少突胶质细胞瘤。主要目标: 分子生物学:I. 测试 imetelstat (GRN163L) 通过端粒重复扩增方案 (TRAP) 抑制复发或难治性 HGG 或室管膜瘤患儿肿瘤和外周血单核细胞 (PBMNCs) 中端粒酶活性的能力。II. 表征 imetelstat 在复发或难治性 HGG 或室管膜瘤患儿血浆、脑脊液 (CSF) 和肿瘤组织中的药代动力学。 II 期:I. 估计对 imetelstat 的持续客观缓解率(完全缓解 (CR) 加部分缓解 (PR),持续至少 6 周),imetelstat 在 21 天疗程的第 1 天和第 8 天静脉内给药,推荐 II 期儿科剂量为 285mg/m2,
【主题与分类】
主题标签:Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Ependymoma、Astrocytoma, Grade II、Ependymoma、Giant Cell Glioblastoma、Glioblastoma、Gliosarcoma、Oligodendroglioma、Brainstem Tumors。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01836549
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01836549
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:间变性星形细胞瘤、间变性室管膜瘤、星形细胞瘤(II级)、室管膜瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、少突胶质细胞瘤。主要目标:* 分子生物学:I. 检测伊美司他(GRN163L)通过端粒重复序列扩增协议(TRAP)抑制复发或难治性高级别胶质瘤(HGG)或室管膜瘤患儿肿瘤及外周血单核细胞(PBMNCs)中端粒酶活性的能力。II. 表征伊美司他在复发或难治性HGG或室管膜瘤患儿血浆、脑脊液(CSF)及肿瘤组织中的药代动力学特征。* II期:I. 评估在21天疗程的第1天和第8天,以推荐的II期儿科剂量285mg/m2静脉给予伊美司他,对复发或难治性HGG、室管膜瘤或弥漫内生型脑桥胶质瘤(DIPG)患儿的持续客观缓解率(完全缓解(CR)加部分缓解(PR),持续至少6周)。将分别对三个分层进行客观缓解率的独立估计,其中两个分层由组织学定义。次要目标:* 仅II期:I.
通过定量逆转录聚合酶链反应(qRT-PCR)检测hTERT mRNA和TERC RNA水平,以及通过TRAP在存档肿瘤组织(针对HGG和室管膜瘤分层)中检测端粒酶活性,以评估端粒酶表达的证据,并探讨端粒酶阳性与客观缓解和无进展生存期(PFS)的关联。II. 估计接受imetelstat治疗的复发或难治性HGG、室管膜瘤或DIPG患儿的各分层特异性PFS分布。* 分子生物学与II期:I. 表征imetelstat在复发或难治性HGG、室管膜瘤或DIPG患儿中的血浆和脑脊液药代动力学。II. 在imetelstat治疗前,通过qRT-PCR检测hTERT mRNA和TERC RNA水平、通过TRAP检测端粒酶活性、通过端粒末端限制性片段(TRF)分析检测PBMNCs中的端粒长度,以评估端粒酶表达的证据,并通过TRAP和端粒缩短评估端粒酶抑制的证据。
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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