Linsitinib 治疗胃肠道间质瘤患者
主要目标为确定 150mg BID 剂量下的缓解率;次要目标包括临床获益率、缓解持续时间、无进展生存期、总生存期、耐受性与不良事件特征,并探索血清和肿瘤组织中蛋白表达模式对缓解及无进展生存期的预测作用

基本信息
资源简介
Linsitinib 治疗胃肠道间质瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 Linsitinib(OSI-906)治疗晚期野生型胃肠道间质瘤(GIST)患者的临床试验信息,同时涉及 Carney Complex、Chondrosarcoma、Paraganglioma 等疾病。主要目标为确定 150mg BID 剂量下的缓解率;次要目标包括临床获益率、缓解持续时间、无进展生存期、总生存期、耐受性与不良事件特征,并探索血清和肿瘤组织中蛋白表达模式对缓解及无进展生存期的预测作用。可用于肿瘤治疗反应与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Carney Complex、Chondrosarcoma、Gastrointestinal Stromal Tumor、Paraganglioma。主要目标:I. 确定晚期野生型(WT)胃肠道间质瘤(GIST)患者接受 OSI-906(linsitinib)150mg BID 治疗的缓解率。次要目标:I. 确定接受 OSI-906 治疗的晚期 WT GIST 患者的临床获益率(CBR)(疾病稳定 [SD] ≥ 9 个月、部分缓解 [PR] 或完全缓解 [CR])。II. 确定接受 OSI-906 治疗的晚期 WT GIST 患者的缓解持续时间、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。III. 确定 OSI-906 在晚期 GIST 患者中的耐受性和不良事件特征。IV. 探索血清和肿瘤组织中的蛋白表达模式,作为晚期 WT GIST 治疗中缓解和无进展生存期(PFS)的预测因素。
【主题与分类】
主题标签:Carney Complex、Chondrosarcoma、Gastrointestinal Stromal Tumor、Paraganglioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01560260
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:Carney复合征、软骨肉瘤、胃肠道间质瘤、副神经节瘤。主要目标:I. 确定晚期野生型(WT)胃肠道间质瘤(GIST)患者接受OSI-906(林西替尼)150mg每日两次治疗的缓解率。次要目标:I. 确定接受OSI-906治疗的晚期WT GIST患者的临床获益率(CBR)(疾病稳定[SD]≥9个月、部分缓解[PR]或完全缓解[CR])。II. 确定接受OSI-906治疗的晚期WT GIST患者的缓解持续时间、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。III. 确定OSI-906在晚期GIST患者中的耐受性和不良事件特征。IV. 探索血清和肿瘤组织中蛋白表达模式,作为接受OSI-906治疗的晚期WT GIST缓解和无进展生存期(PFS)的预测因子。V. 使用氟脱氧葡萄糖F 18(FDG)-正电子发射断层扫描(PET)评估对OSI-906的代谢反应。VI. 确定肿瘤代谢反应是否与解剖学反应和临床获益相关。VII.
通过FDG-PET定性及半定量测量肿瘤代谢变化,采用标准摄取值(SUV)和肿瘤本底比(TBR),从基线至首次计算机断层扫描(CT)疗效评估,并将这些发现与常规横断面成像扫描所定义的尺寸变化相关联。VIII. 探究葡萄糖、胰岛素以及候选肿瘤组织和血液生物标志物与FDG-PET代谢反应之间的相关性。大纲:患者在第1-28天每天两次口服(PO) linsitinib。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复一个疗程。完成研究治疗后,患者将接受30天的随访,之后2年内每12周随访一次,此后每年随访一次。
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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