Mirdametinib联合Vinblastine治疗新诊断儿童低级别胶质瘤的1/2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项1/2期开放标签干预性临床试验,研究对象为新诊断的儿童低级别胶质瘤(PLGG)患者

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clinicaltrials
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其他预测Pediatric Low-grade Glioma
Phase 1/2 Study of Mirdametinib + Vinblastine for Newly Diagnosed/Previously Untreated PLGG + Activation of MAPK

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Mirdametinib联合Vinblastine治疗新诊断儿童低级别胶质瘤的1/2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项1/2期开放标签干预性临床试验,研究对象为新诊断的儿童低级别胶质瘤(PLGG)患者。研究评估口服mirdametinib联合每周静脉vinblastine的缓解率,mirdametinib固定剂量每日两次连续给药共13个周期,vinblastine按MTD每周静脉给药共17个周期,并通过改良Rolling-6设计确定联合方案的MTD/RP2D。数据可用于分析该联合方案在PLGG中的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:儿童低级别胶质瘤。这是一项1/2期、开放标签、干预性临床试验,旨在研究新诊断的儿童低级别胶质瘤(PLGG)对口服mirdametinib联合每周vinblastine给药的缓解率。符合特定研究组所有纳入标准的患者将接受mirdametinib每日两次(连续)固定剂量(2 mg/m2 po BID,最高4 mg BID),共13个周期(28天为一周期)。每周静脉给予MTD剂量的vinblastine,共17个周期。将开展导入可行性阶段,采用改良Rolling-6设计确定vinblastine与mirdametinib联合方案的最大耐受/推荐2期剂量(MTD/RP2D)。本研究将使用已确定的mirdametinib RP2D(2 mg/m2 po BID,最高4 mg BID)。Mirdametinib将在

【主题与分类】

主题标签:Pediatric Low-grade Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06666348

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数据说明

适应症:儿童低级别胶质瘤。这是一项1/2期、开放标签、干预性临床试验,旨在研究新诊断的儿童低级别胶质瘤(PLGG)对口服米达美替尼联合每周长春花碱给药的缓解率。符合某一研究组全部纳入标准的患者将接受米达美替尼每日两次(连续给药),固定剂量为(2 mg/m2 口服 每日两次,最高至4 mg 每日两次),共13个周期(28天为一周期)。每周静脉给予长春花碱,按最大耐受剂量(MTD)给药,共17个周期。将开展导入可行性阶段,采用改良Rolling-6设计,确定长春花碱与米达美替尼联合用药的最大耐受剂量/推荐2期剂量(MTD/RP2D)。本研究将采用已确定的米达美替尼RP2D(2 mg/m2 口服 每日两次,最高至4 mg 每日两次)。米达美替尼将按连续给药方案给药,并根据需要降阶梯至间歇给药方案(用药3周,停药1周)。长春花碱将根据需要进行剂量递增(或递减)。

由于这两类药物不具有重叠毒性,长春花碱的起始剂量(即剂量水平0)为4 mg/m²/周,比长春花碱推荐的单药剂量5 mg/m²/周低20%。长春花碱的剂量水平1为5 mg/m²/周,剂量水平-1为3 mg/m²/周。治疗结束后,患者将每6个月安排一次随访,持续36个月,以评估PFS、TTP和OS。本临床研究共将招募50例患者。年龄在2至25岁之间的患者符合入选条件,以便最大限度地纳入胶质瘤患者。本研究纳入伴有KIAA1549-BRAF融合的1型神经纤维瘤病(NF1)PLGG患者,以及MAPK通路激活的患者,但BRAFV600E突变患者除外。治疗反应将采用儿童神经肿瘤改良反应评估标准进行评估

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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