靶向CMV抗原的PEP-CMV疫苗治疗新诊断儿童HGG、DIPG及复发髓母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦一项II期临床试验。该试验设3个分层,评估高免疫原性CMV靶向肽疫苗在儿童复发髓母细胞瘤、新诊断高级别胶质瘤和新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤中的疗效

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clinicaltrials
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医学影像预测High Grade GliomaDiffuse Intrinsic Pontine GliomaRecurrent Medulloblastoma疫苗编码
PEP-CMV Vaccine Targeting CMV Antigen to Treat Newly Diagnosed Pediatric HGG and DIPG and Recurrent Medulloblastoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

靶向CMV抗原的PEP-CMV疫苗治疗新诊断儿童HGG、DIPG及复发髓母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦一项II期临床试验。该试验设3个分层,评估高免疫原性CMV靶向肽疫苗在儿童复发髓母细胞瘤、新诊断高级别胶质瘤和新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤中的疗效。每层独立运行,采用不同终点和统计设计。分析人群定义为:接受至少1剂治疗的患者用于安全性分析,接受至少1剂治疗的患者用于疗效分析。数据可用于了解该疫苗在儿童脑肿瘤中的临床试验设计与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:高级别胶质瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、复发髓母细胞瘤。这项II期临床试验将设3个分层,以评估高免疫原性CMV靶向肽疫苗在以下儿童中的疗效:(1)复发髓母细胞瘤(rMB),(2)新诊断高级别胶质瘤(HGG),(3)新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)。每个分层将独立运行,采用不同的终点和统计设计。在每个分层内,可用于分析的人群定义如下: 安全性分析:接受至少1剂治疗的患者将用于安全性分析。 疗效分析:接受至少1剂治疗的患者将用于疗效分析。分层I:患有可测量疾病的复发髓母细胞瘤患者(见入组标准)可在任何时间点入组

【主题与分类】

主题标签:High Grade Glioma、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Recurrent Medulloblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05096481

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数据说明

疾病:高级别胶质瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、复发性髓母细胞瘤。这项II期临床试验将分为3个分层,以评估高度免疫原性CMV导向肽疫苗在以下儿童患者中的疗效:(1)复发性髓母细胞瘤(rMB),(2)新诊断的高级别胶质瘤(HGG),以及(3)新诊断的弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)。每个分层将独立进行,具有不同的终点和统计学设计。在每个分层内,可用于分析的人群定义如下:* 安全性分析:接受至少1剂治疗的患者将用于安全性分析。* 疗效分析:接受至少1剂治疗的患者将用于疗效分析。分层I:患有可测量病灶的复发性髓母细胞瘤患者(见入组标准)可在复发后的任何时间点入组,无论既往接受过何种治疗。在本研究中,复发将定义为经活检或切除确认的新发病灶、脑脊液(CSF)细胞学阳性,或MRI上显示肿瘤复发/进展。

Strata II[已于2026年8月19日关闭]和III:新诊断的高级别胶质瘤[已于2026年8月19日关闭]或DIPG患者,可在完成放疗后42天内的任何时间入组。第1周期(诱导周期)为77±2天。患者将在第1周期的第1-5天接受一个疗程的替莫唑胺200 mg/m²/天×5天,并在第21天、第35±2天和第49±2天皮内接种剂量水平1(250 μg/m²)的PEP-CMV疫苗。在为期77±2天的诱导周期之后,每个后续周期为28天。从第2周期开始,PEP-CMV疫苗在每个疗程的第1天每28天皮内接种一次。患者可继续每28天接受一次PEP-CMV,总共24个周期。患者将在入组时接受一剂破伤风(Td)加强针(Td 5絮凝单位,Lf)。免疫治疗以Td预处理疫苗(Td 1 Lf,溶于0.4 mL生理盐水)开始,于疫苗注射部位右侧腹股沟区皮内接种

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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