Marizomib治疗复发低级别及间变性幕上、幕下和脊髓室管膜瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于复发低级别及间变性幕上、幕下和脊髓室管膜瘤,涉及Marizomib相关研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像Anaplastic EpendymomaEpendymomaEpendymomas
Marizomib for Recurrent Low-Grade and Anaplastic Supratentorial, Infratentorial, and Spinal Cord Ependymoma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Marizomib治疗复发低级别及间变性幕上、幕下和脊髓室管膜瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于复发低级别及间变性幕上、幕下和脊髓室管膜瘤,涉及Marizomib相关研究。室管膜瘤是罕见的原发性脑肿瘤,标准治疗为全切除加放疗,间变性室管膜瘤复发率高,中位无进展生存期约2.3年,复发且已放疗者化疗选择有限。约70%幕上室管膜瘤具有C11orf95-RELA融合特征。数据可用于室管膜瘤治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:间变性室管膜瘤、室管膜瘤、室管膜瘤。背景: 室管膜瘤是起源于放射状胶质干细胞的罕见原发性脑肿瘤。它们占所有儿童原发性脑肿瘤的5.2%和所有成人原发性脑肿瘤的1.9%。 新诊断室管膜瘤的标准治疗是肉眼全切除后放疗。对于间变性室管膜瘤,复发率高,中位无进展生存期(PFS)为2.3年。 对于已接受放疗的复发室管膜瘤,化疗选择有限。因此,针对室管膜瘤治疗的新通路存在未满足的需求。 约70%的幕上室管膜瘤具有特征性C11 orf95-V-Rel Avian Reticuloendotheliosis Viral Oncogene Homolog A(RELA)融合,该融合通过激活核因子驱动室管膜瘤的肿瘤发生

【主题与分类】

主题标签:Anaplastic Ependymoma、Ependymoma、Ependymomas。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03727841

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:间变性室管膜瘤、室管膜瘤、室管膜瘤。背景:* 室管膜瘤是起源于放射状胶质干细胞的罕见原发性脑肿瘤。它们占所有儿童原发性脑肿瘤的5.2%,占所有成人原发性脑肿瘤的1.9%。* 新诊断室管膜瘤的标准治疗为大体全切除术后放疗。对于间变性室管膜瘤,复发率高,中位无进展生存期(PFS)为2.3年。* 对于已接受放疗的复发性室管膜瘤,化疗选择有限。因此,针对室管膜瘤治疗的新通路存在未满足的需求。* 约70%的幕上室管膜瘤具有特征性的C11 orf95-V-Rel Avian Reticuloendotheliosis Viral Oncogene Homolog A(RELA)融合签名,该融合通过激活核因子kappa轻链增强子活化B细胞(NF-KB)转录通路驱动室管膜瘤的肿瘤发生。* Marizomib是第二代不可逆蛋白酶体抑制剂,可穿透血脑屏障(BBB)。

它在胶质瘤细胞中抑制20S蛋白酶体的活性,激活半胱天冬酶,积累活性氧,从而诱导细胞凋亡。Marizomib通过蛋白酶体抑制阻断NF通路。因此,它可能在室管膜瘤的RELA融合分子亚组中具有额外的靶向治疗效果。目的:-评估marizomib治疗RELA融合复发性室管膜瘤和非RELA融合复发性室管膜瘤的疗效,以6个月无进展生存期(PFS6)衡量。入选标准:* 组织学证实的颅内或脊髓室管膜瘤。* 影像学证据显示肿瘤进展* 患者必须大于或等于18岁。患者必须接受过既往放疗。设计:* 这是一项II期研究,旨在确定marizomib在复发性室管膜瘤中的疗效。* 将采用新颖的两阶段序贯设计来开展复发性室管膜瘤的试验。* 在第一阶段,

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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