西格列汀治疗复发/进展性4级胶质瘤
该I期试验在复发性胶质母细胞瘤(GBM)中,用西格列汀抑制髓源性抑制细胞(MDSC),患者接受标准治疗贝伐珠单抗。Ib期以3+3设计及剂量递减确定西格列汀联合贝伐珠单抗在非手术复发GBM的最大耐受剂量;试点期入组12例,术前至少5天按该剂量用西格列汀后手术,术后继续西格列汀联合贝伐珠单抗

基本信息
资源简介
西格列汀治疗复发/进展性4级胶质瘤
该I期试验在复发性胶质母细胞瘤(GBM)中,用西格列汀抑制髓源性抑制细胞(MDSC),患者接受标准治疗贝伐珠单抗。Ib期以3+3设计及剂量递减确定西格列汀联合贝伐珠单抗在非手术复发GBM的最大耐受剂量;试点期入组12例,术前至少5天按该剂量用西格列汀后手术,术后继续西格列汀联合贝伐珠单抗。目标为初步证明西格列汀降低循环及肿瘤微环境浸润MDSC(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胶质瘤、胶质母细胞瘤、复发性胶质瘤、复发性胶质母细胞瘤、4级脑恶性胶质瘤(疾病)。在这项I期试验中,拟使用西格列汀抑制复发性胶质母细胞瘤(GBM)中的髓源性抑制细胞(MDSCs)。由于本试验是为复发性GBM患者设计的,患者将在西格列汀之外接受标准治疗贝伐珠单抗。本试验的目标是提供概念验证,即通过西格列汀抑制MDSCs在复发性GBM患者中是安全且可行的。在Ib期部分,将采用标准3+3设计和剂量递减,以确定西格列汀联合贝伐珠单抗在复发性GBM非手术患者中的最大耐受剂量(MTD)。Ib期部分完成后,研究将进入试点阶段。在试点阶段部分,将入组12例复发性GBM患者,这些患者将在1b期确定的最大耐受剂量下接受至少5天的术前西格列汀治疗。这些患者随后将接受肿瘤手术切除。所有患者除标准治疗贝伐珠单抗外,还将接受术后西格列汀治疗。肿瘤组织将进行解离以及单细胞测序、免疫谱分析和全基因组测序。试点阶段的目标是获得初步证据,证明西格列汀治疗后循环MDSCs浓度降低,并提供西格列汀减少GBM肿瘤微环境中浸润性MDSCs的初步证据。患者需在术前西格列汀治疗前至少5天,将类固醇剂量降至相当于每日4 mg地塞米松或更低。
【主题与分类】
主题标签:Glioma、Glioblastoma、Recurrent Glioma、Recurrent Glioblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07541781
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07541781
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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:胶质瘤、胶质母细胞瘤、复发性胶质瘤、复发性胶质母细胞瘤、4级脑恶性胶质瘤(疾病)。在这项I期试验中,拟使用西格列汀抑制复发性胶质母细胞瘤(GBM)中的髓源性抑制细胞(MDSCs)。由于本试验是为复发性GBM患者设计的,患者将在西格列汀之外接受标准治疗贝伐珠单抗。本试验的目标是提供概念验证,即通过西格列汀抑制MDSCs在复发性GBM患者中是安全且可行的。在Ib期部分,将采用标准3+3设计和剂量递减,以确定西格列汀联合贝伐珠单抗在复发性GBM非手术患者中的最大耐受剂量(MTD)。Ib期部分完成后,研究将进入试点阶段。在试点阶段部分,将入组12例复发性GBM患者,这些患者将在1b期确定的最大耐受剂量下接受至少5天的术前西格列汀治疗。这些患者随后将接受肿瘤手术切除。所有患者除标准治疗贝伐珠单抗外,还将接受术后西格列汀治疗。肿瘤组织将进行解离以及单细胞测序、免疫谱分析和全基因组测序。试点阶段的目标是获得初步证据,证明西格列汀治疗后循环MDSCs浓度降低,并提供西格列汀减少GBM肿瘤微环境中浸润性MDSCs的初步证据。患者需在术前西格列汀治疗前至少5天,将类固醇剂量降至相当于每日4 mg地塞米松或更低。
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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