奥拉帕尼治疗DNA损伤修复基因缺陷的复发或难治性晚期实体瘤、非霍奇金淋巴瘤或组织细胞疾病患者(儿童MATCH治疗试验)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童肿瘤治疗试验,收录 Olaparib 用于复发或难治性晚期实体瘤、非霍奇金淋巴瘤及组织细胞疾病患者的相关信息,这些患者携带 DNA 损伤修复通路中的有害基因改变

基本信息
资源简介
奥拉帕尼治疗DNA损伤修复基因缺陷的复发或难治性晚期实体瘤、非霍奇金淋巴瘤或组织细胞疾病患者(儿童MATCH治疗试验)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童肿瘤治疗试验,收录 Olaparib 用于复发或难治性晚期实体瘤、非霍奇金淋巴瘤及组织细胞疾病患者的相关信息,这些患者携带 DNA 损伤修复通路中的有害基因改变。覆盖病种包括晚期恶性实体肿瘤、儿童非霍奇金淋巴瘤、低级别与恶性胶质瘤、复发儿童中枢神经系统肿瘤、复发儿童室管膜瘤及复发儿童恶性生殖细胞瘤。主要目标为确定客观缓解率,次要目标包括估计无进展生存期,可用于儿童肿瘤精准治疗与 DDR 通路相关疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期恶性实体肿瘤、Ann Arbor III 期儿童非霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IV 期儿童非霍奇金淋巴瘤、低级别胶质瘤、恶性胶质瘤、复发儿童中枢神经系统肿瘤、复发儿童室管膜瘤、复发儿童恶性生殖细胞瘤。主要目标:I. 确定接受 olaparib 治疗的晚期实体瘤(包括中枢神经系统[CNS]肿瘤)、非霍奇金淋巴瘤或组织细胞疾病儿科患者的客观缓解率(ORR;完全缓解+部分缓解),这些患者携带 DNA 损伤修复(DDR)通路中的有害基因改变。次要目标:I. 估计接受 olaparib 治疗的晚期实体瘤(包括非霍奇金淋巴瘤、CNS 肿瘤和
【主题与分类】
主题标签:Advanced Malignant Solid Neoplasm、Low Grade Glioma、Malignant Glioma、Recurrent Childhood Ependymoma、Recurrent Childhood Non-Hodgkin Lymphoma、Recurrent Childhood Rhabdomyosarcoma、Recurrent Childhood Soft Tissue Sarcoma、Recurrent Glioma、Recurrent Hepatoblastoma、Recurrent Langerhans Cell Histiocytosis。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03233204
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03233204
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期恶性实体肿瘤、Ann Arbor III期儿童非霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IV期儿童非霍奇金淋巴瘤、低级别胶质瘤、恶性胶质瘤、复发性儿童中枢神经系统肿瘤、复发性儿童室管膜瘤、复发性儿童恶性生殖细胞肿瘤。主要目的:I. 确定接受奥拉帕利治疗的晚期实体瘤(包括中枢神经系统[CNS]肿瘤)、非霍奇金淋巴瘤或组织细胞疾病儿科患者的客观缓解率(ORR;完全缓解+部分缓解),这些患者的DNA损伤修复(DDR)通路中存在有害基因变异。次要目的:I. 估计接受奥拉帕利治疗的晚期实体瘤(包括非霍奇金淋巴瘤、CNS肿瘤和组织细胞增生症)儿科患者的无进展生存期,这些患者的DDR通路中存在有害基因变异。II. 获取奥拉帕利在复发或难治性癌症儿童和青少年中的耐受性信息。III.
提供奥拉帕利在复发或难治性癌症儿童和青少年中的药代动力学初步估计值。探索性目标:I. 通过评估循环肿瘤DNA,探索描绘肿瘤基因组随时间变化的方法。方案概述:患者在第1-28天口服奥拉帕利,每日两次。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复一个周期,持续2年。
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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