RO4929097 治疗复发性侵袭性胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 RO4929097 治疗复发性侵袭性胶质瘤,属于肿瘤/脑肿瘤方向

基本信息
资源简介
RO4929097 治疗复发性侵袭性胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 RO4929097 治疗复发性侵袭性胶质瘤,属于肿瘤/脑肿瘤方向。覆盖人群包括成人间变性少突胶质瘤、脑干胶质瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、混合性胶质瘤及复发性成人脑肿瘤。源站描述显示研究主要目标为在复发性恶性胶质瘤患者中评估 RO4909297 两个剂量水平的安全性与最大耐受剂量,并考察药代动力学、瘤内药物浓度、靶点调节及治疗效应证据;次要目标包括药代动力学特征与无进展生存期。可用于安全性、剂量、药代动力学及疗效相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:成人间变性少突胶质瘤、成人脑干胶质瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤、成人混合性胶质瘤、复发性成人脑肿瘤。主要目标:I. 在复发性 MG 患者(其中许多人接受地塞米松,一种中度 CYP3A4 诱导剂)中,确定以 2 个剂量水平给药的 RO4909297 的安全性和最大耐受剂量。II. 确定以 A 部分中发现的剂量给药的 R04929097 在恶性胶质瘤肿瘤组织中的药代动力学、瘤内药物浓度、靶点调节以及任何治疗效应的证据。次要目标:I. 确定 RO4909297 在复发性 MG 患者(其中许多人接受地塞米松,一种中度 CYP3A4 诱导剂)中的药代动力学(PK)特征。II. 确定复发性恶性胶质瘤患者在接受治疗后的无进展生存期
【主题与分类】
主题标签:Adult Anaplastic Oligodendroglioma、Adult Brain Stem Glioma、Adult Giant Cell Glioblastoma、Adult Glioblastoma、Adult Gliosarcoma、Adult Mixed Glioma、Recurrent Adult Brain Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01269411
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01269411
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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
疾病:成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤、成人混合性胶质瘤、复发性成人脑肿瘤。主要目标:I. 在复发性恶性胶质瘤(MG)患者(其中许多接受地塞米松,一种中度CYP3A4诱导剂)中,确定RO4909297以2个剂量水平给药的安全性和最大耐受剂量。II. 确定RO4929097以A部分中发现的剂量给药后的药代动力学、瘤内药物浓度、靶点调节以及在恶性胶质瘤肿瘤组织中任何治疗效果的证据。次要目标:I. 确定RO4909297在复发性MG患者(其中许多接受地塞米松,一种中度CYP3A4诱导剂)中的药代动力学(PK)特征。II. 确定复发性恶性胶质瘤患者接受R04929097治疗后的无进展生存期。III. 确定RO4929097的RPTD剂量是否显著抑制p75^NTR的切割和加工。IV.
确定RO4929097对神经球生长条件下BTIC培养物建立和生长的影响,对增殖、自我更新能力以及沿谱系特异性通路分化能力的影响。V. 通过评估复发MG患者胶质瘤组织中下游靶点的激活情况,确定RO4929097抑制Notch信号传导的能力。VI. 确定多种血清、肿瘤和BTIC标志物与对R04929097反应之间的关联。大纲:这是一项多中心、剂量递增(A部分)研究,随后进行开放标签(B部分)研究。A部分:患者在第1-3天、第8-10天和第15-17天每天口服一次RO4929097。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,每21天重复一个疗程。B部分:患者在第1-7天每天口服一次RO4929097,并在第8天接受手术。28天后开始,患者在第1-3天、第8-10天和第15-17天每天口服一次RO4929097。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,每21天重复一个疗程。切除后收集肿瘤标本用于相关性研究,包括药代动力学和生物标
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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