奥沙利铂联合伊立替康治疗儿童难治性实体瘤或淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦奥沙利铂联合伊立替康治疗儿童难治性实体瘤或淋巴瘤的临床研究。覆盖儿童伯基特淋巴瘤、中枢神经系统生殖细胞肿瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、III级淋巴瘤样肉芽肿病、免疫母细胞大细胞淋巴瘤,以及复发性儿童脑干胶质瘤、小脑星形细胞瘤和大脑星形细胞瘤

基本信息
资源简介
奥沙利铂联合伊立替康治疗儿童难治性实体瘤或淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦奥沙利铂联合伊立替康治疗儿童难治性实体瘤或淋巴瘤的临床研究。覆盖儿童伯基特淋巴瘤、中枢神经系统生殖细胞肿瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、III级淋巴瘤样肉芽肿病、免疫母细胞大细胞淋巴瘤,以及复发性儿童脑干胶质瘤、小脑星形细胞瘤和大脑星形细胞瘤。主要目标包括确定奥沙利铂联合伊立替康的最大耐受剂量、毒性反应和药代动力学;次要目标为初步评估抗肿瘤活性,并将UGT和BCRP基因型与毒性关联。可用于儿童肿瘤治疗剂量探索、毒性预测及药物基因组学分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童伯基特淋巴瘤、儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、儿童弥漫大细胞淋巴瘤、儿童III级淋巴瘤样肉芽肿病、儿童免疫母细胞大细胞淋巴瘤、复发性儿童脑干胶质瘤、复发性儿童小脑星形细胞瘤、复发性儿童大脑星形细胞瘤。主要目标:I. 确定奥沙利铂与伊立替康联合给药在儿童难治性实体瘤或淋巴瘤患者中的最大耐受剂量。II. 确定该方案在这些患者中的毒性反应。III. 确定该方案在这些患者中的药代动力学。次要目标:I. 初步确定该方案在这些患者中的抗肿瘤活性。II. 将UGT和BCRP基因型与该方案在这些患者中的毒性相关联。概要:这是一项多中心、剂量递增
【主题与分类】
主题标签:Childhood Burkitt Lymphoma、Childhood Diffuse Large Cell Lymphoma、Recurrent Childhood Brain Stem Glioma、Recurrent Childhood Cerebral Astrocytoma、Recurrent Childhood Ependymoma、Recurrent Childhood Large Cell Lymphoma、Recurrent Childhood Liver Cancer、Recurrent Childhood Medulloblastoma、Recurrent Childhood Rhabdomyosarcoma、Recurrent Childhood Soft Tissue Sarcoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00101270
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00101270
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:儿童伯基特淋巴瘤、儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、儿童弥漫大细胞淋巴瘤、儿童III级淋巴瘤样肉芽肿病、儿童免疫母细胞大细胞淋巴瘤、复发性儿童脑干胶质瘤、复发性儿童小脑星形细胞瘤、复发性儿童大脑星形细胞瘤。主要目标:I. 确定奥沙利铂与伊立替康联合给药时在难治性实体瘤或淋巴瘤儿科患者中的最大耐受剂量。II. 确定该方案在这些患者中的毒性反应。III. 确定该方案在这些患者中的药代动力学。次要目标:I. 初步确定该方案在这些患者中的抗肿瘤活性。II. 将UGT和BCRP基因型与该方案在这些患者中的毒性进行相关性分析。方案概要:这是一项奥沙利铂的多中心、剂量递增研究。患者在第1天和第8天接受奥沙利铂静脉注射,持续2小时;在第1-5天和第8-12天接受伊立替康静脉注射,持续1小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每21天重复治疗,最多17个疗程。
每组3至6名患者接受递增剂量的奥沙利铂,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为3名患者中有2名或6名患者中有2名出现剂量限制性毒性反应的前一剂量。
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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