RO4929097用于儿童复发/难治性实体瘤或CNS肿瘤、淋巴瘤或T细胞白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RO4929097在儿童复发或难治性实体瘤、CNS肿瘤、淋巴瘤及T细胞白血病中的研究

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时间序列预测LymphomaBrain NeoplasmsSarcomaOsteosarcomaWilm's Tumor
RO4929097 in Children With Relapsed/Refractory Solid or CNS Tumors, Lymphoma, or T-Cell Leukemia

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

RO4929097用于儿童复发/难治性实体瘤或CNS肿瘤、淋巴瘤或T细胞白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RO4929097在儿童复发或难治性实体瘤、CNS肿瘤、淋巴瘤及T细胞白血病中的研究。RO4929097是一种口服小分子gamma-secretase抑制剂,可阻断Notch受体激活切割,在临床前研究中显示出抗肿瘤活性。数据覆盖淋巴瘤、脑肿瘤、肉瘤、骨肉瘤、Wilm's肿瘤等病种,涉及确定最大耐受剂量、推荐II期剂量及毒性反应,采用每日一次等给药方案。可用于评估该药物在儿童肿瘤中的安全性、剂量探索及Notch信号通路靶向治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:淋巴瘤、脑肿瘤、肉瘤、骨肉瘤、Wilm's肿瘤。背景: Notch信号在多种人类肿瘤中异常激活,包括实体瘤和血液系统恶性肿瘤,如T细胞白血病(T-ALL)以及儿童癌症,如骨肉瘤、胶质瘤、髓母细胞瘤、室管膜瘤和血液系统恶性肿瘤。 一种新兴的抑制Notch信号策略是使用gamma-secretase抑制剂(GSIs),其可阻止Notch受体激活切割。 RO4929097是一种口服给药的小分子,是一种强效且选择性的GSI,在临床前研究中已显示出抗肿瘤活性。目的: 确定RO4929097口服给药于复发/难治性实体瘤或淋巴瘤儿童的剂量递增方案(每日一次)下的最大耐受剂量(MTD)和推荐的2期剂量及相关毒性。

【主题与分类】

主题标签:Lymphoma、Brain Neoplasms、Sarcoma、Osteosarcoma、Wilm's Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01236586

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    • 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:淋巴瘤、脑肿瘤、肉瘤、骨肉瘤、维尔姆斯瘤。背景:* Notch信号通路在多种人类肿瘤中被异常激活,包括实体瘤和血液系统恶性肿瘤,如T细胞白血病(T-ALL)以及儿童癌症,如骨肉瘤、胶质瘤、髓母细胞瘤、室管膜瘤和血液系统恶性肿瘤。* 抑制Notch信号的一种新兴策略是使用γ-分泌酶抑制剂(GSIs),其可阻止Notch受体激活切割。* RO4929097是一种口服小分子,是一种强效且选择性的GSI,在临床前研究中已显示出抗肿瘤活性。目的:* 确定RO4929097口服给药于复发/难治性实体瘤或淋巴瘤儿童的最大耐受剂量(MTD)和推荐的2期剂量及相关毒性,采用两种给药方案:每周口服一次,连续3天,停药4天(方案A)和每周连续5天每日一次(方案B)。* 确定RO4929097与地塞米松联合给药的最大耐受剂量(MTD)和推荐的2期剂量及相关毒性。

  • 表征RO4929097在难治性癌症儿童中的药代动力学特征。 * 在一项I期研究范围内,初步确定RO4929097在难治性实体瘤儿童中的抗肿瘤活性。 * 确定RO4929097与地塞米松联合用于复发/难治性T-ALL儿童时抗肿瘤活性的初步疗效。 * 研究RO4929097对外周血单核细胞和/或T-ALL原始细胞中Notch信号通路组分的影响,检查存档肿瘤样本中靶分子的表达或扩增,并使用FDG PET成像初步评估治疗后的变化。 入选标准: * 年龄大于12个月且小于或等于21岁,经诊断和组织学验证(除内在脑干肿瘤、视路胶质瘤患者外)的可测量或可评估的复发

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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