Ribociclib与Everolimus治疗儿童复发或难治性恶性脑肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Ribociclib与Everolimus联合治疗儿童复发或难治性中枢神经系统肿瘤的临床试验

Pediatric Brain Tumor ConsortiumPediatric Brain Tumor Consortium
clinicaltrials
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基因组预测Malignant GliomaRecurrent Childhood EpendymomaRecurrent Medulloblastoma
Ribociclib and Everolimus in Treating Children With Recurrent or Refractory Malignant Brain Tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Ribociclib与Everolimus治疗儿童复发或难治性恶性脑肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Ribociclib与Everolimus联合治疗儿童复发或难治性中枢神经系统肿瘤的临床试验。覆盖CNS胚胎性肿瘤、恶性胶质瘤、复发非典型畸胎样/横纹肌样瘤、复发儿童室管膜瘤、复发弥漫内生性脑桥胶质瘤、复发髓母细胞瘤及难治性弥漫内生性脑桥胶质瘤等病种。数据可用于估计最大耐受剂量与推荐II期剂量、描述毒性特征与剂量限制性毒性、刻画两种药物的药代动力学及潜在药物相互作用,服务于儿童脑肿瘤治疗方案的剂量探索与安全性预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:CNS胚胎性肿瘤,非特指型,恶性胶质瘤,复发非典型畸胎样/横纹肌样瘤,复发儿童室管膜瘤,复发弥漫内生性脑桥胶质瘤,复发髓母细胞瘤,难治性弥漫内生性脑桥胶质瘤。主要目标:I. 估计Ribociclib与Everolimus在难治性或复发性中枢神经系统(CNS)肿瘤儿童中的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐II期剂量(RP2D)。(I期)II. 描述Ribociclib与Everolimus在难治性或复发性CNS肿瘤儿童中的毒性特征并定义剂量限制性毒性(DLT)。(I期)III. 表征Ribociclib与Everolimus在难治性或复发性CNS肿瘤儿童中的药代动力学,以及两种化合物在该人群中潜在的药物相互作用。(I期)IV

【主题与分类】

主题标签:Malignant Glioma、Recurrent Childhood Ependymoma、Recurrent Medulloblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03387020

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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:中枢神经系统胚胎性肿瘤,非特指型,恶性胶质瘤,复发性非典型畸胎样/横纹肌样肿瘤,复发性儿童室管膜瘤,复发性弥漫性内生性脑桥胶质瘤,复发性髓母细胞瘤,难治性弥漫性内生性脑桥胶质瘤。主要目标:I. 评估ribociclib和everolimus在难治性或复发性中枢神经系统(CNS)肿瘤患儿中的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的II期剂量(RP2D)。(I期)II. 描述ribociclib和everolimus在难治性或复发性CNS肿瘤患儿中的毒性特征并确定剂量限制性毒性(DLT)。(I期)III. 表征ribociclib和everolimus在难治性或复发性CNS肿瘤患儿中的药代动力学,以及这两种化合物在该人群中潜在的药物-药物相互作用。(I期)IV. 表征接受神经外科手术的难治性或复发性CNS恶性肿瘤患儿肿瘤和血浆中ribociclib的浓度。(手术研究)次要目标:I.

描述复发性和难治性恶性脑肿瘤在I期研究背景下对ribociclib和everolimus的缓解率。(I期)II. 通过比较存档肿瘤组织和治疗后肿瘤组织的免疫组织化学(IHC)结果,探讨ribociclib治疗对Ki-67的影响。(手术研究)第三目标:I. 增进对治疗难治性儿童中枢神经系统肿瘤基因组图谱的了解,包括耐药和应答机制。大纲:这是一项剂量递增研究。患者在疗程1及后续疗程的第1-21天、疗程2的第2-21天口服(PO)ribociclib每日一次(QD),并在疗程1的第3-28天及后续疗程的第1-28天口服everolimus每日一次。接受手术的患者还在手术前第7-10天口服ribociclib每日一次。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每28天重复一次,最多13个疗程。13个疗程后疾病稳定的患者可继续每28天接受ribociclib和everolimus治疗,最多再增加13个疗程,在a

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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