OLIG2抑制剂CT-179用于复发性和新诊断胶质母细胞瘤
OPAL是1期多中心开放标签研究,评估口服小分子CT-179(调节OLIG2)在最多54例成人IDH野生型GBM中的安全性与耐受性

基本信息
资源简介
OLIG2抑制剂CT-179用于复发性和新诊断胶质母细胞瘤
OPAL是1期多中心开放标签研究,评估口服小分子CT-179(调节OLIG2)在最多54例成人IDH野生型GBM中的安全性与耐受性。Arm 1复发GBM,每日给药并设28天DLT评估。Arm 2新诊断MGMT未甲基化GBM,待Arm 1第六队列通过DLT后启动,一周导入后联合60 Gy放疗六周。MTD后IDC子研究测瘤内浓度。主要目标MTD/RP2D,次要PK、ORR(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性胶质母细胞瘤、新诊断的 MGMT 未甲基化胶质母细胞瘤。OPAL 试验是一项 1 期、多中心、开放标签研究,旨在评估 CT-179 的安全性和耐受性。CT-179 是一种口服小分子,可调节少突胶质细胞转录因子 2(OLIG2)。该研究将入组最多 54 例异柠檬酸脱氢酶(IDH)野生型胶质母细胞瘤(GBM)成人患者。为评估该药物在不同疾病阶段的作用,该试验分为不同的治疗组: 治疗组 1(复发性 GBM):在治疗组 1 中,患者将接受每日口服 CT-179,持续 28 天的剂量限制性毒性(DLT)评估期。剂量递增从 0.65 mg/kg 开始,并可在六个计划队列中递增至 10.4 mg/kg。前三个队列将采用加速滴定设计(每队列一名患者),若观察到特定的中度或剂量限制性毒性,则恢复为标准 3+3 剂量递增设计。 治疗组 2(新诊断的 MGMT 未甲基化 GBM):治疗组 2 的入组仅在治疗组 1 中第六个队列成功通过其 28 天 DLT 期后开始。这些患者将接受一周 CT-179 导入治疗,随后接受六周 CT-179,与标准放疗(60 Gy)同步给药。该治疗组的 DLT 观察期最长 12 周,并采用标准 3+3 剂量递增设计。 瘤内药物浓度(IDC)子研究:一旦在治疗组 1 中确定最大耐受剂量(MTD),将开展一项子研究,评估 CT-179 穿透肿瘤组织的程度。患者将在计划肿瘤切除术前接受 CT-179 治疗 7 至 14 天,以便从切除组织中测定瘤内药物浓度。 研究目标:所有队列的主要目标均为确定 CT-179 的 MTD 和推荐 2 期剂量(RP2D)。次要和探索性指标包括追踪药代动力学(PK)、通过总缓解率(ORR)评估初步疗效。
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Glioblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07739017
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:复发性胶质母细胞瘤、新诊断的 MGMT 未甲基化胶质母细胞瘤。OPAL 试验是一项 1 期、多中心、开放标签研究,旨在评估 CT-179 的安全性和耐受性。CT-179 是一种口服小分子,可调节少突胶质细胞转录因子 2(OLIG2)。该研究将入组最多 54 例异柠檬酸脱氢酶(IDH)野生型胶质母细胞瘤(GBM)成人患者。为评估该药物在不同疾病阶段的作用,该试验分为不同的治疗组:
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治疗组 1(复发性 GBM):在治疗组 1 中,患者将接受每日口服 CT-179,持续 28 天的剂量限制性毒性(DLT)评估期。剂量递增从 0.65 mg/kg 开始,并可在六个计划队列中递增至 10.4 mg/kg。前三个队列将采用加速滴定设计(每队列一名患者),若观察到特定的中度或剂量限制性毒性,则恢复为标准 3+3 剂量递增设计。
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治疗组 2(新诊断的 MGMT 未甲基化 GBM):治疗组 2 的入组仅在治疗组 1 中第六个队列成功通过其 28 天 DLT 期后开始。这些患者将接受一周 CT-179 导入治疗,随后接受六周 CT-179,与标准放疗(60 Gy)同步给药。该治疗组的 DLT 观察期最长 12 周,并采用标准 3+3 剂量递增设计。
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瘤内药物浓度(IDC)子研究:一旦在治疗组 1 中确定最大耐受剂量(MTD),将开展一项子研究,评估 CT-179 穿透肿瘤组织的程度。患者将在计划肿瘤切除术前接受 CT-179 治疗 7 至 14 天,以便从切除组织中测定瘤内药物浓度。
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研究目标:所有队列的主要目标均为确定 CT-179 的 MTD 和推荐 2 期剂量(RP2D)。次要和探索性指标包括追踪药代动力学(PK)、通过总缓解率(ORR)评估初步疗效。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




