口服ONC206治疗复发性和罕见原发性中枢神经系统肿瘤的I期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于口服ONC206治疗复发性和罕见原发性中枢神经系统肿瘤的I期、开放标签、剂量递增及探索性研究

基本信息
资源简介
口服ONC206治疗复发性和罕见原发性中枢神经系统肿瘤的I期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于口服ONC206治疗复发性和罕见原发性中枢神经系统肿瘤的I期、开放标签、剂量递增及探索性研究。覆盖胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、间变性少突胶质细胞瘤、间变性星形细胞瘤、毛细胞型星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤及大脑胶质瘤病等病种。研究设11个剂量水平,采用标准3+3设计及28天DLT窗口,预计入组约46例患者以确定MTD。数据可用于剂量探索与安全性相关的建模分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:中枢神经系统肿瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤(成人)、间变性少突胶质细胞瘤、间变性星形细胞瘤、毛细胞型星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、大脑胶质瘤病。这是一项在复发原发性中枢神经系统肿瘤患者中开展的ONC206 I期、开放标签、剂量递增及探索性研究。所有患者将被告知研究及潜在风险,并在接受研究相关程序前被要求提供书面知情同意。总共将有11个剂量水平。剂量水平1至5的剂量递增按照标准3+3设计进行,使用28天DLT窗口。入组研究的第一批3例患者接受剂量水平1,随后按照改良Fibonacci序列递增。预计将入组约46例患者以确定ONC206的MTD。对于剂量
【主题与分类】
主题标签:Central Nervous System Neoplasms、Glioblastoma、Gliosarcoma, Adult、Anaplastic Oligodendroglioma、Anaplastic Astrocytoma、Pilocytic Astrocytoma、Oligodendroglioma、Gliomatosis Cerebri、Pleomorphic Xanthoastrocytoma、Anaplastic Pleomorphic Xanthoastrocytoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04541082
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04541082
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:中枢神经系统肿瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、成人、间变性少突胶质细胞瘤、间变性星形细胞瘤、毛细胞型星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、大脑胶质瘤病。这是一项关于ONC206在复发原发性中枢神经系统肿瘤患者中进行的I期、开放标签、剂量递增和探索性研究。所有患者都将被告知研究情况及潜在风险,并在接受研究相关程序前被要求提供书面知情同意书。总共将有11个剂量水平。剂量水平1至5的剂量递增按照标准3+3设计进行,采用28天的DLT观察窗口。研究入组的第一批3例患者接受剂量水平1,随后按照改良Fibonacci序列递增。预计将入组约46例患者,以确定ONC206的MTD。对于剂量水平1至5,当3例可评估患者完成1个周期(28天)治疗时进行安全性评估。在第6号方案修正案之后,所有可用的PK数据也将被考虑用于剂量递增决策。
剂量水平可根据药代动力学(PK)数据的审查结果进行调整,但不得超过表6中所述的最高剂量水平。此外,可根据新出现的PK数据和浓度预测,增加和/或删除给药频率(例如,每日一次或每日三次)。在推进/变更剂量水平之前,必须完成队列总结并提交给申办方医学监查员进行审查和批准。后续患者的剂量递增将按以下方式进行:* 如果某一剂量水平未报告DLT,则该剂量水平将被视为安全,患者将被纳入下一剂量水平。毒性信息将从首次方案特定干预时起持续评估,直至研究药物末次给药后30天。* 如果1例患者在一个1例患者的队列中发生DLT,则该剂量水平将扩展以额外获得2例可评估患者。* 如果1例患者在某剂量水平的队列中发生DLT,则该剂量水平将扩展以额外获得3例可评估患者。* 如果3例患者中有2例
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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