拉帕替尼治疗复发或难治性中枢神经系统肿瘤的年轻患者研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦拉帕替尼(GW572016)在复发或难治性中枢神经系统肿瘤年轻患者中的研究,覆盖复发儿童间变性星形细胞瘤、脑干胶质瘤、室管膜瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、髓母细胞瘤和少突胶质细胞瘤等病种

基本信息
资源简介
拉帕替尼治疗复发或难治性中枢神经系统肿瘤的年轻患者研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦拉帕替尼(GW572016)在复发或难治性中枢神经系统肿瘤年轻患者中的研究,覆盖复发儿童间变性星形细胞瘤、脑干胶质瘤、室管膜瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、髓母细胞瘤和少突胶质细胞瘤等病种。研究目标包括估计口服拉帕替尼每日两次给药28天的MTD并描述DLT、在不使用类固醇(第1层)与使用类固醇(第2层)患者中描述毒性,以及检测其抑制ERBB受体信号和持续客观缓解率的能力。可用于儿童脑肿瘤治疗剂量、安全性及疗效相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发儿童间变性星形细胞瘤、复发儿童脑干胶质瘤、复发儿童室管膜瘤、复发儿童巨细胞胶质母细胞瘤、复发儿童胶质母细胞瘤、复发儿童胶质肉瘤、复发儿童髓母细胞瘤、复发儿童少突胶质细胞瘤。主要目标:I. 估计口服拉帕替尼(GW572016)每日两次给药28天用于未接受类固醇的复发或难治性恶性脑肿瘤儿童(第1层)的MTD并描述DLT,并描述接受类固醇者(第2层)的毒性。II. 检测拉帕替尼(GW572016)抑制复发或难治性髓母细胞瘤/PNET、高级别胶质瘤或室管膜瘤中ERBB受体信号的能力。III. 估计对拉帕替尼的持续客观缓解率(CR加PR持续8周)(
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Childhood Brain Stem Glioma、Recurrent Childhood Ependymoma、Recurrent Childhood Glioblastoma、Recurrent Childhood Gliosarcoma、Recurrent Childhood Medulloblastoma、Recurrent Childhood Oligodendroglioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00095940
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00095940
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:复发性儿童间变性星形细胞瘤、复发性儿童脑干胶质瘤、复发性儿童室管膜瘤、复发性儿童巨细胞胶质母细胞瘤、复发性儿童胶质母细胞瘤、复发性儿童胶质肉瘤、复发性儿童髓母细胞瘤、复发性儿童少突胶质细胞瘤。主要目标:I. 评估口服拉帕替尼(GW572016)每日两次,连续28天给药,用于未接受类固醇治疗的复发性或难治性恶性脑肿瘤儿童患者(第1层)的最大耐受剂量(MTD),并描述其剂量限制性毒性(DLT);同时描述接受类固醇治疗患者(第2层)的毒性反应。II. 检测拉帕替尼(GW572016)抑制复发性或难治性髓母细胞瘤/原始神经外胚层肿瘤(PNET)、高级别胶质瘤或室管膜瘤中ERBB受体信号传导的能力。III. 评估以MTD(900 mg/m²/次,每日两次)连续给予拉帕替尼(GW572016)对复发性或难治性髓母细胞瘤/PNET、高级别胶质瘤或室管膜瘤儿童患者的持续客观缓解率(完全缓解加部分缓解持续8周)。次要目标:I.
I. 表征拉帕替尼(GW572016)在儿童中的血浆药代动力学及肿瘤组织中拉帕替尼(GW572016)浓度。II. 评估类固醇对拉帕替尼(GW572016)药代动力学的影响。III. 探索拉帕替尼(GW572016)代谢酶的药物遗传学多态性,并将这些多态性与药物药代动力学相关联。IV. 估计儿童复发或难治性中枢神经系统肿瘤中ERBB1、ERBB2、ERBB3和ERBB4表达及通路激活的发生率,包括室管膜瘤、髓母细胞瘤/PNET和胶质瘤。V. 识别经典ERBB通路内外可能作为拉帕替尼(GW572016)反应决定因素的额外基因。VI. 探索接受拉帕替尼治疗的儿童中PET及相关磁共振成像的变化。影像学研究可跨相似的PBTC方案合并,以增加检测扫描间相关性及与结局关联的效能。大纲:这是一项开放标签、多中心研究。患者根据组织学进行分层(髓母细胞瘤/原发
数据加载示例(图像类)
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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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