PVSRIPO治疗儿童复发性恶性胶质瘤的1b期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童复发性WHO III或IV级恶性胶质瘤的1b期研究,受试者年龄12至21岁

Istari Oncology, Inc.Istari Oncology, Inc.
clinicaltrials
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其他预测Malignant GliomaAnaplastic AstrocytomaAnaplastic OligoastrocytomaAnaplastic OligodendrogliomaGlioblastomaGliosarcomaMedulloblastomaEpendymomaPleomorphic Xanthoastrocytoma of BrainEmbryonal Tumor of Brain
Phase 1b Study PVSRIPO for Recurrent Malignant Glioma in Children

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

PVSRIPO治疗儿童复发性恶性胶质瘤的1b期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童复发性WHO III或IV级恶性胶质瘤的1b期研究,受试者年龄12至21岁。PVSRIPO经脑内导管以CED方式瘤内递送,单次给药后定期随访,监测肿瘤状态、不良事件及血液免疫谱变化,最多治疗12例儿童患者并至少进行一年安全性观察。数据可用于分析该疗法的安全性、肿瘤反应与免疫标志物变化,支持儿科神经肿瘤治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病包括:恶性胶质瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、非典型畸胎样/横纹肌样脑肿瘤、髓母细胞瘤。PVSRIPO将通过CED使用置于肿瘤强化部分内的脑内导管进行瘤内递送。人群组为年龄12至21岁的复发性WHO III或IV级恶性胶质瘤患者。单次剂量PVSRIPO后,受试者将返回进行定期访视,以监测肿瘤状态、不良事件和血液免疫谱变化。最多12名儿童患者将接受PVSRIPO治疗,随后在治疗后至少一年内仔细监测安全性。

【主题与分类】

主题标签:Malignant Glioma、Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Oligoastrocytoma、Anaplastic Oligodendroglioma、Glioblastoma、Gliosarcoma、Medulloblastoma、Ependymoma、Pleomorphic Xanthoastrocytoma of Brain、Embryonal Tumor of Brain。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03043391

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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病类型:恶性胶质瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、非典型畸胎样/横纹肌样瘤(脑)、髓母细胞瘤。PVSRIPO将通过脑内导管以对流增强递送(CED)方式瘤内给药,导管置于肿瘤强化区域内。目标人群为年龄12至21岁、复发WHO III级或IV级恶性胶质瘤的患者。单次给予PVSRIPO后,受试者将定期回访,以监测肿瘤状态、不良事件及血液免疫特征变化。最多12例儿童患者将接受PVSRIPO治疗,并在治疗后至少一年内严密监测安全性。

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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