泊马度胺治疗复发、进展或难治性中枢神经系统肿瘤的年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦泊马度胺在复发、进展或难治性中枢神经系统肿瘤年轻患者中的研究。覆盖 1 型神经纤维瘤病、复发儿童脑干胶质瘤、复发儿童视觉通路胶质瘤、复发原发性中枢神经系统肿瘤及难治性原发性中枢神经系统肿瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他回归Neurofibromatosis Type 1Recurrent Childhood Brain Stem Glioma
Pomalidomide in Treating Younger Patients With Recurrent, Progressive, or Refractory Central Nervous System Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

泊马度胺治疗复发、进展或难治性中枢神经系统肿瘤的年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦泊马度胺在复发、进展或难治性中枢神经系统肿瘤年轻患者中的研究。覆盖 1 型神经纤维瘤病、复发儿童脑干胶质瘤、复发儿童视觉通路胶质瘤、复发原发性中枢神经系统肿瘤及难治性原发性中枢神经系统肿瘤。主要目标包括确定最大耐受剂量和/或推荐 II 期剂量、描述毒性特征与剂量限制性毒性,并表征口服给药后的药代动力学。可用于剂量探索、安全性评估及药代动力学相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:1 型神经纤维瘤病、复发儿童脑干胶质瘤、复发儿童视觉通路胶质瘤、复发原发性中枢神经系统肿瘤、难治性原发性中枢神经系统肿瘤。主要目标:I. 确定泊马度胺在 ≥ 3 岁至 < 21 岁、患有复发、进展或难治性中枢神经系统(CNS)肿瘤的儿童中,按 28 天疗程连续 21 天每日一次给药时的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐 II 期剂量(RP2D)。II. 描述泊马度胺在 ≥ 3 岁至 < 21 岁、患有复发、进展或难治性 CNS 肿瘤的儿童中的毒性特征和剂量限制性毒性。III. 表征泊马度胺在 ≥ 3 岁至 < 21 岁、患有复发、进展或难治性

【主题与分类】

主题标签:Neurofibromatosis Type 1、Recurrent Childhood Brain Stem Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02415153

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:1型神经纤维瘤病、复发性儿童脑干胶质瘤、复发性儿童视觉通路胶质瘤、复发性原发性中枢神经系统肿瘤、难治性原发性中枢神经系统肿瘤。主要目标:I. 确定泊马度胺在年龄≥3岁至<21岁、患有复发性、进展性或难治性中枢神经系统(CNS)肿瘤的儿童中,当以28天为一疗程,连续21天每日一次给药时的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的II期剂量(RP2D)。II. 描述泊马度胺在年龄≥3岁至<21岁、患有复发性、进展性或难治性CNS肿瘤的儿童中的毒性特征和剂量限制性毒性。III. 表征泊马度胺在年龄≥3岁至<21岁、患有复发性、进展性或难治性CNS肿瘤的儿童中口服给药时的药代动力学,并研究药代动力学(PK)参数与年龄及类固醇使用之间的关联。次要目标:I.

探讨泊马度胺在该患者群体中的初步疗效,依据影像学缓解率、缓解持续时间及无事件生存期(EFS),在1期研究范围内进行界定。*就本研究而言,长期稳定疾病将被视为缓解(定义为稳定疾病持续≥6个疗程)。II. 探究泊马度胺剂量及暴露量与影像学缓解及免疫功能变化(例如,T细胞亚群、自然杀伤[NK]细胞活性、颗粒酶B及循环中IL-12、IL-2、IL-15、GM-CSF水平)之间的关系。大纲:这是一项剂量递增研究。患者在第1-21天每日一次(QD)口服(PO)泊马度胺。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复治疗,最多26个疗程。完成研究治疗后,对患者进行为期2年的随访。

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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