Mebendazole 治疗复发/进展性儿童脑肿瘤的 I 期研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤分类,聚焦 Mebendazole 治疗复发或进展性儿童脑肿瘤的 I 期研究

基本信息
资源简介
Mebendazole 治疗复发/进展性儿童脑肿瘤的 I 期研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤分类,聚焦 Mebendazole 治疗复发或进展性儿童脑肿瘤的 I 期研究。覆盖髓母细胞瘤、III 级星形细胞瘤、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、恶性脑干肿瘤、少突胶质母细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤及恶性胶质瘤等病种。研究主要目标为确定口服 Mebendazole 的最大耐受剂量(MTD),并通过剂量扩展队列确认其耐受性;次要目标包括评估安全性、耐受性与毒性,测定血浆药物水平,以及在难治性儿童脑癌扩展队列中评估无进展生存期和总生存期。可用于药物剂量、安全性及生存结局相关建模与预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Medulloblastoma、Astrocytoma, Grade III、Glioblastoma、Anaplastic Astrocytoma、Brain Stem Neoplasms, Malignant、Oligodendroblastoma、Anaplastic Oligodendroglioma、Malignant Glioma。本研究的主要目标是确定口服 mebendazole 在复发/进展性儿童脑肿瘤患者中的最大耐受剂量(MTD),并通过在剂量扩展队列中评估耐受性来确认口服 mebendazole 的 MTD 的耐受性。研究的次要目标包括确定 mebendazole 在该患者群体中的安全性、耐受性和毒性,确定 mebendazole 在该患者群体中的血浆水平,并在治疗难治性儿童脑癌的扩展患者队列中确定 mebendazole 的无进展生存期和总生存期。Mebendazole(MBZ)是一种为治疗人类蠕虫病而开发的药物
【主题与分类】
主题标签:Medulloblastoma、Astrocytoma, Grade III、Glioblastoma、Anaplastic Astrocytoma、Brain Stem Neoplasms, Malignant、Oligodendroblastoma、Anaplastic Oligodendroglioma、Malignant Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02644291
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02644291
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:髓母细胞瘤、星形细胞瘤、III级、胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、脑干肿瘤、恶性、少突胶质母细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、恶性胶质瘤。本研究的主要目标是确定口服甲苯达唑在复发/进展性儿童脑肿瘤患者中的最大耐受剂量(MTD),并通过在剂量扩展队列中评估耐受性来确认口服甲苯达唑MTD的耐受性。研究的次要目标包括确定甲苯达唑在该患者群体中的安全性、耐受性和毒性,确定甲苯达唑在该患者群体中的血浆水平,以及在治疗难治性儿童脑癌患者的扩展队列中确定甲苯达唑的无进展生存期和总生存期。甲苯达唑(MBZ)是一种为治疗人类蠕虫病而开发的药物,已获FDA批准用于治疗蛔虫、常见钩虫、美洲钩虫、蛲虫和鞭虫。MBZ的使用已有充分记录,在热带国家经常以较高剂量用于较罕见的脑部寄生虫感染。
我们已在高级别胶质瘤和髓母细胞瘤的临床前实验室模型中显示了疗效。甲苯达唑治疗在针对成人高级别胶质瘤(如胶质母细胞瘤)的I期临床试验中证明了安全性。该试验完成了最大批准入组人数24例接受甲苯达唑治疗的患者,所用高剂量与已发表的用于严重寄生虫感染的剂量一致。实验室研究表明,甲苯达唑进入大脑和脑肿瘤的浓度可能足以通过多种抗癌机制联合发挥作用。在脑癌动物模型中,有证据表明甲苯达唑可通过干扰微管蛋白形成来阻止细胞增殖,并且可能阻止为肿瘤生长供血的新生异常血管形成。这项实验性试验的患者为年龄在1至21岁之间、被诊断为髓母细胞瘤或高级别胶质瘤、且肿瘤在标准医学治疗后仍恢复生长或继续生长者。高级别胶质瘤是指那些
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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