Selumetinib 治疗复发或难治性低级别胶质瘤年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Selumetinib(AZD6244)治疗儿童复发或难治性低级别胶质瘤的临床研究

基本信息
资源简介
Selumetinib 治疗复发或难治性低级别胶质瘤年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Selumetinib(AZD6244)治疗儿童复发或难治性低级别胶质瘤的临床研究。覆盖低级别胶质瘤、复发儿童毛细胞型星形细胞瘤、复发/难治性神经纤维瘤病1型及视觉通路胶质瘤等病种。主要目标包括估计最大耐受剂量或推荐II期剂量、描述毒性特征与剂量限制性毒性,并研究不同年龄组的安全性。可用于药物剂量探索、毒性预测及儿科肿瘤治疗安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:低级别胶质瘤、复发儿童毛细胞型星形细胞瘤、复发神经纤维瘤病1型、复发视觉通路胶质瘤、难治性神经纤维瘤病1型、难治性视觉通路胶质瘤。主要目标:I. 估计 AZD6244(selumetinib)在复发或难治性低级别胶质瘤儿童中的最大耐受剂量(MTD)或推荐II期剂量。(I期,截至2013年4月29日已完成)II. 描述 AZD6244 在复发或难治性低级别胶质瘤儿童中的毒性特征并定义剂量限制性毒性。(I期)III. 研究基于≥12岁儿童安全性数据确定的 AZD6244 最大耐受剂量(MTD)或推荐II期剂量(RP2D)在<12岁儿童中的安全性;如果年长儿童的 MTD/RP2D 对年幼儿童毒性过大,我们将降阶梯至 o
【主题与分类】
主题标签:Low Grade Glioma、Recurrent Neurofibromatosis Type 1、Recurrent Visual Pathway Glioma、Refractory Neurofibromatosis Type 1、Refractory Visual Pathway Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01089101
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:低级别胶质瘤、复发性儿童毛细胞型星形细胞瘤、复发性1型神经纤维瘤病、复发性视觉通路胶质瘤、难治性1型神经纤维瘤病、难治性视觉通路胶质瘤。主要目标:I. 评估AZD6244(司美替尼)在复发性或难治性低级别胶质瘤儿童中的最大耐受剂量(MTD)或推荐II期剂量。(I期,截至2013年4月29日已完成)II. 描述AZD6244在复发性或难治性低级别胶质瘤儿童中的毒性特征并确定剂量限制性毒性。(I期)III. 研究基于≥12岁儿童的安全性数据确定的AZD6244最大耐受剂量(MTD)或推荐II期剂量(RP2D)在<12岁儿童中的安全性;如果年长儿童的最大耐受剂量/推荐II期剂量对年幼儿童毒性过大,我们将降至低一个剂量水平并研究该剂量在年幼年龄组中的安全性。(I期)IV.
评估AZD6244以25 mg/m^2/剂,每日两次(BID)给药,在单臂II期试验中,针对根据神经纤维瘤病(NF)-1状态及v-raf鼠肉瘤病毒癌基因同源物B(BRAF)异常(特别是通过免疫组化(IHC)和荧光原位杂交(FISH)分别鉴定的BRAF V600E突变和/或BRAF KIAA1549融合)分配至不同层的患者的持续缓解率。(II期,截至2021年1月4日已完成)V. 估计AZD6244对先前在PBTC-029或PBTC-029B治疗至少12个疗程、至少疾病稳定或持续缓解但治疗不足12个疗程的复发性和/或进展性低级别胶质瘤患者的持续缓解率和长期疾病稳定率(定义为≥12个疗程无疾病进展)。(再治疗研究,截至2019年4月23日入组完成)次要目标:I.
描述在该给药方案下AZD6244药代动力学的患者间及患者内变异性,并评估患者特异性协变量的影响(包括
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




