O6-Benzylguanine联合Carmustine植入剂治疗复发性恶性胶质瘤

内容涉及确定O6-Benzylguanine完全抑制AGT水平的剂量,评估延长持续输注至2周的安全性与耐受性,并描述剂量递增方案、手术切除及植入操作

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他预测Brain and Central Nervous System Tumors
O6-Benzylguanine and Carmustine Implants in Treating Patients With Recurrent Malignant Glioma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

O6-Benzylguanine联合Carmustine植入剂治疗复发性恶性胶质瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦复发性恶性胶质瘤患者,研究O6-Benzylguanine与Carmustine植入剂(Gliadel wafers)联合治疗。内容涉及确定O6-Benzylguanine完全抑制AGT水平的剂量,评估延长持续输注至2周的安全性与耐受性,并描述剂量递增方案、手术切除及植入操作。可用于分析剂量-效应关系、安全性预测及治疗耐受性建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑和中枢神经系统肿瘤。目的:I. 确定O6-苄基鸟嘌呤完全抑制复发性恶性胶质瘤患者AGT水平的剂量。II. 评估在该患者群体中,以完全抑制肿瘤AGT活性的剂量持续输注O6-苄基鸟嘌呤并联合颅内植入polifeprosan 20与卡莫司汀植入剂(Gliadel wafers),将输注持续时间延长至最多2周的安全性和耐受性。概要:这是一项O6-苄基鸟嘌呤(O6-BG)的剂量递增研究。第一队列的患者接受1小时O6-BG静脉输注,随后在手术前持续输注O6-BG 2天。患者接受手术切除,并在切除的肿瘤腔内接受最多8个polifeprosan 20与卡莫司汀植入剂(Gliadel wafers)。14例患者的队列接受递增剂量的O6-BG,直至1

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004892

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    • 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。

数据说明

适应症:脑与中枢神经系统肿瘤。目标:I. 确定能完全抑制复发性恶性胶质瘤患者AGT水平的O6-苄基鸟嘌呤剂量。II. 评估在能够完全抑制肿瘤AGT活性的剂量下,连续输注O6-苄基鸟嘌呤并联合颅内植入含卡莫司汀的聚苯丙生20植入剂(Gliadel wafer),延长给药持续时间至2周的安全性和耐受性。概述:这是一项O6-苄基鸟嘌呤(O6-BG)的剂量递增研究。第一组患者在手术前接受1小时静脉输注O6-BG,随后连续输注O6-BG 2天。患者接受手术切除,并在切除的肿瘤腔内植入最多8个含卡莫司汀的聚苯丙生20植入剂(Gliadel wafer)。每组14名患者接受递增剂量的O6-BG,直至一组14名患者中有11名患者的AGT水平完全被抑制。

一旦确定了能完全抑制AGT的O6-BG剂量,后续患者将在手术前至少1小时开始接受O6-BG静脉注射,随后从手术当天开始采用已确定的持续输注剂量。输注持续至术后最多14天。每组6-12名患者接受延长持续输注O6-BG的时间,直至确定最大耐受剂量(MTD)或输注时长达到14天。MTD定义为6名患者中有3名或12名患者中有5名经历剂量限制性毒性反应之前的剂量。患者将在3、6、9和12个月时进行随访,之后直至去世。预计招募人数:本研究将在9.5个月内至少招募38名患者。

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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