p28治疗复发或进展性中枢神经系统肿瘤年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦p28用于复发或进展性中枢神经系统肿瘤年轻患者的临床研究。覆盖非典型畸胎样肿瘤、脉络丛肿瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干肿瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤等病种

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clinicaltrials
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其他预测Teratoid Tumor, AtypicalChoroid Plexus NeoplasmsAnaplastic AstrocytomaAnaplastic OligodendrogliomaBrainstem TumorsGiant Cell GlioblastomaGlioblastomaGliosarcomaMedulloblastomaNeuroectodermal Tumor, Primitive
p28 in Treating Younger Patients With Recurrent or Progressive Central Nervous System Tumors

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

p28治疗复发或进展性中枢神经系统肿瘤年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦p28用于复发或进展性中枢神经系统肿瘤年轻患者的临床研究。覆盖非典型畸胎样肿瘤、脉络丛肿瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干肿瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤等病种。研究主要目标包括确定成人推荐II期剂量3次/周推注输注p28对儿童复发/难治性中枢神经系统肿瘤是否安全、描述剂量限制性毒性、评估血浆药代动力学;次要目标为描述抗肿瘤活性并研究p53水平。可用于儿童脑肿瘤治疗安全性、毒性及药代动力学相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非典型畸胎样肿瘤、脉络丛肿瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干肿瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤。主要目标:I. 确定成人推荐II期剂量3次/周推注输注p28对复发/难治性中枢神经系统(CNS)肿瘤儿科患者是否安全。II. 描述3次/周推注输注p28在复发/难治性CNS肿瘤儿科患者中的剂量限制性毒性。III. 评估并表征p28在复发/难治性CNS肿瘤儿童中的血浆药代动力学。次要目标:I. 在I期试验背景下描述观察到的p28任何抗肿瘤活性。II. 研究接受治疗的儿科胶质瘤和其他儿科CNS肿瘤患者临床肿瘤标本中的p53水平

【主题与分类】

主题标签:Teratoid Tumor, Atypical、Choroid Plexus Neoplasms、Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Oligodendroglioma、Brainstem Tumors、Giant Cell Glioblastoma、Glioblastoma、Gliosarcoma、Medulloblastoma、Neuroectodermal Tumor, Primitive。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01975116

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病类型:畸胎样肿瘤、非典型性、脉络丛肿瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干肿瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤。主要目标:I. 确定成人推荐的II期剂量每周3次推注输注p28对复发/难治性中枢神经系统(CNS)肿瘤儿科患者是否安全。II. 描述每周3次推注输注p28在复发/难治性CNS肿瘤儿科患者中的剂量限制性毒性。III. 评估并表征p28在复发/难治性CNS肿瘤儿童中的血浆药代动力学。次要目标:I. 在I期试验背景下描述观察到的p28任何抗肿瘤活性。II. 研究接受p28治疗的儿科胶质瘤和其他儿科CNS肿瘤患者临床肿瘤标本中的p53水平。III. 记录肿瘤组织标本中p53突变的类型/位点。IV. 如可获得,评估并表征p28在复发/难治性CNS肿瘤儿童中的瘤内药代动力学。大纲:这是一项剂量递增研究。

患者接受azurin衍生的细胞穿透肽p28静脉注射(IV),输注时间超过15分钟,每周三次,持续4周。在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,每6周重复治疗,最多10个疗程。完成研究治疗后,患者至少随访30天。

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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