RO4929097联合替莫唑胺与放疗治疗新诊断恶性胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断恶性胶质瘤患者的治疗研究,涵盖听神经瘤、成人间变性脑膜瘤、间变性星形细胞瘤、室管膜瘤、脑干胶质瘤、脉络丛肿瘤及颅咽管瘤等多种脑肿瘤类型

基本信息
资源简介
RO4929097联合替莫唑胺与放疗治疗新诊断恶性胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断恶性胶质瘤患者的治疗研究,涵盖听神经瘤、成人间变性脑膜瘤、间变性星形细胞瘤、室管膜瘤、脑干胶质瘤、脉络丛肿瘤及颅咽管瘤等多种脑肿瘤类型。研究主要目标是确定RO4929097联合替莫唑胺与放疗的最大耐受剂量及推荐II期剂量,次要目标包括评估联合用药时的药代动力学、脑与肿瘤穿透性,并探索药效学效应。数据可用于神经肿瘤治疗方案的剂量探索、药物暴露与疗效关联分析等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:听神经瘤、成人间变性(恶性)脑膜瘤、成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人脑干胶质瘤、成人脉络丛肿瘤、成人颅咽管瘤、成人弥漫性星形细胞瘤。主要目标:I. 确定RO4929097联合替莫唑胺和放疗在胶质母细胞瘤或恶性胶质瘤患者中的最大耐受剂量/推荐II期剂量。次要目标:I. 评估RO4929097与替莫唑胺联合给药时的药代动力学(相关研究C1)。II. 评估RO4929097在推荐II期单药方案下以及在与放疗和替莫唑胺联合的最大耐受剂量(MTD)下给药时的脑和肿瘤穿透性(相关研究C2)。三级目标:I. 评估RO4929097的药效学效应
【主题与分类】
主题标签:Acoustic Schwannoma、Adult Anaplastic (Malignant) Meningioma、Adult Anaplastic Astrocytoma、Adult Anaplastic Ependymoma、Adult Brain Stem Glioma、Adult Choroid Plexus Neoplasm、Adult Craniopharyngioma、Adult Diffuse Astrocytoma、Adult Ependymoblastoma、Adult Ependymoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01119599
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01119599
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:听神经鞘瘤、成人间变性(恶性)脑膜瘤、成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人脑干胶质瘤、成人脉络丛肿瘤、成人颅咽管瘤、成人弥漫性星形细胞瘤。主要目标:I. 确定RO4929097与替莫唑胺和放疗联合治疗胶质母细胞瘤或恶性胶质瘤患者的最大耐受剂量/推荐的II期剂量。次要目标:I. 评估RO4929097与替莫唑胺联合给药时的药代动力学(相关研究C1)。II. 评估RO4929097在推荐II期单药方案给药时以及与放疗和替莫唑胺联合的最大耐受剂量(MTD)给药时的大脑和肿瘤穿透性(相关研究C2)。三级目标:I. 评估RO4929097在切除标本中的药效学效应,并与未治疗患者获得的标本进行比较。II. RO4929097对癌症干细胞群的影响(相关研究C4)。III. RO4929097对血管生成的影响(相关研究C5)。IV.
评估RO4929097、放疗和替莫唑胺在患者肿瘤标本建立的移植物中的联合效应(相关性研究C6)。五、评估RO4929097对磁共振成像(MRI)参数的影响(相关性研究C7),包括动态对比增强(DCE)MRI灌注、弥散加权成像和体积分析。六、初步评估该治疗方案的疗效:6个月(6m)及中位无进展生存期和总生存期,以及缓解率。七、评估γ-分泌酶和Notch抑制活性的潜在生物标志物(相关性研究C8)。大纲:这是一项γ-分泌酶/Notch信号通路抑制剂RO4929097的剂量递增研究。患者被分配至2个治疗组中的1组。术前治疗:患者在第1周的第1-7天和第2周的第1天口服(PO)γ-分泌酶/Notch信号通路抑制剂RO4929097,每日一次(QD)。手术:患者在给予γ-分泌酶/Notch信号
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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