ONC201治疗儿童H3 K27M胶质瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ONC201(dordaviprone)在儿童H3 K27M突变胶质瘤中的临床研究,涵盖弥漫内生型脑桥胶质瘤与恶性胶质瘤

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基因组预测Diffuse Intrinsic Pontine GliomaGlioma, Malignant
ONC201 in Pediatric H3 K27M Gliomas

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

ONC201治疗儿童H3 K27M胶质瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ONC201(dordaviprone)在儿童H3 K27M突变胶质瘤中的临床研究,涵盖弥漫内生型脑桥胶质瘤与恶性胶质瘤。研究设计包含8个臂,分别探索单药在既往治疗后的RP2D、联合放疗在新诊断DIPG中的RP2D、中线胶质瘤瘤内药物浓度与生物标志物表达、脑脊液中H3 K27M DNA水平与药物浓度,以及口服液制剂的RP2D等。可用于儿童脑肿瘤治疗剂量探索、药物暴露与生物标志物关联分析等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫内生型脑桥胶质瘤、胶质瘤、恶性。本研究拟纳入8个臂;每个臂的意图总结如下: 臂A:确定单药dordaviprone(ONC201)在H3 K27M突变阳性且已完成至少1线既往治疗的儿童胶质瘤患者中的RP2D。 臂B:确定dordaviprone(ONC201)联合放疗在新诊断DIPG儿童患者中的RP2D。 臂C:确定中线胶质瘤儿童患者的瘤内药物浓度和生物标志物表达。 臂D:确定H3 K27M突变型胶质瘤儿童患者脑脊液(CSF)中的H3 K27M DNA水平和药物浓度。* 臂E:确定单药dordaviprone(ONC201)以Ora-Sweet液体制剂给药时在D

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Glioma, Malignant。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03416530

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    • 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

条件:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、胶质瘤、恶性。本研究拟纳入8个组;各组的研究目的总结如下:* A组:确定单药dordaviprone(ONC201)在H3 K27M突变阳性且已完成至少1线既往治疗的儿童胶质瘤患者中的RP2D。* B组:确定dordaviprone(ONC201)联合放疗在新诊断DIPG儿童患者中的RP2D。* C组:测定中线胶质瘤儿童患者的瘤内药物浓度和生物标志物表达。* D组:测定H3 K27M突变型胶质瘤儿童患者脑脊液(CSF)中的H3 K27M DNA水平和药物浓度。* E组:确定单药dordaviprone(ONC201)以Ora-Sweet液体制剂给药时在DIPG和/或H3 K27M突变型胶质瘤儿童患者中的RP2D。* F组:剂量扩展队列,旨在确认dordaviprone(ONC201)在RP2D下治疗复发性H3 K27M突变型胶质瘤的安全性并估计其疗效。

  • A组:确定多尔达维普龙(ONC201)单药在每周连续2天给药时的RP2D,受试者为已完成至少1线既往治疗的H3 K27M突变型胶质瘤儿科患者。* H组:评估多尔达维普龙(ONC201)每周两次给药后的瘤内浓度,分为2个队列:DIPG儿科患者和丘脑胶质瘤儿科患者。*注:该组未入组任何患者。A组至F组的儿科患者每周接受一次多尔达维普龙(ONC201)给药。C、D、E和F组患者接受的多尔达维普龙(ONC201)剂量为A组或B组确定的RP2D。G组儿科患者每周连续2天接受多尔达维普龙(ONC201)给药,即每周两次。同时评估了安全性,评价内容包括不良事件报告,以及生命体征、心电图和临床实验室检查结果的测量。本研究因行政原因终止。

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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