SJ901:Mirdametinib 用于儿童、青少年及年轻成人低级别胶质瘤的评估

研究包含 Phase 1 与 Phase 2 两部分:Phase 1 关注安全性与耐受性、估算 MTD/RP2D 并表征血浆 PK;Phase 2 Cohort 1 针对新诊断和/或既往未治疗(除手术外)患者,评估持续客观缓解率等疗效指标

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SJ901: Evaluation of Mirdametinib in Children, Adolescents, and Young Adults With Low-Grade Glioma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

SJ901:Mirdametinib 用于儿童、青少年及年轻成人低级别胶质瘤的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Mirdametinib 在儿童、青少年及年轻成人低级别胶质瘤中的评估,涵盖 Low-Grade Glioma、Recurrent Low-Grade Glioma、Progressive Low-Grade Glioma 等情形。研究包含 Phase 1 与 Phase 2 两部分:Phase 1 关注安全性与耐受性、估算 MTD/RP2D 并表征血浆 PK;Phase 2 Cohort 1 针对新诊断和/或既往未治疗(除手术外)患者,评估持续客观缓解率等疗效指标。可用于低级别胶质瘤治疗相关的安全性、药代动力学与疗效研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Low-Grade Glioma, Recurrent Low-Grade Glioma, Progressive Low-Grade Glioma. 本研究的目标是:Phase 1 主要目标: 确定 mirdametinib 在进展性或复发性低级别胶质瘤儿科患者中连续方案每日两次给药的安全性和耐受性,并估算最大耐受剂量(MTD)/推荐 2 期剂量(RP2D)。 表征 mirdametinib 的血浆药代动力学(PK)。Phase 2 Cohort 1:新诊断和/或既往未治疗(除手术外)主要目标: 评估 mirdametinib 在既往未治疗(除手术外)的 WHO I 级或 II 级胶质瘤患者中、在积极治疗期间任何时间观察到的疗效,定义为持续客观缓解率 [部分缓解(PR)、主要缓解和/或完全缓解(CR)持续超过 8 周]。 以表征

【主题与分类】

主题标签:Low-Grade Glioma、Recurrent Low-Grade Glioma、Progressive Low-Grade Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04923126

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04923126

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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:低级别胶质瘤、复发性低级别胶质瘤、进展性低级别胶质瘤。本研究的目标为:第1阶段主要目标:* 确定米达美替尼在进展性或复发性低级别胶质瘤儿科患者中每日两次连续给药的安全性和耐受性,并估算最大耐受剂量(MTD)/推荐的2期剂量(RP2D)。* 表征米达美替尼的血浆药代动力学(PK)。第2阶段队列1:新诊断和/或既往未经治疗(手术除外)主要目标:* 评估疗效,定义为在既往未经治疗(手术除外)的WHO I级或II级胶质瘤患者中,接受米达美替尼活性治疗期间任何时间观察到的持续客观缓解率[部分缓解(PR)、主要缓解和/或完全缓解(CR)持续超过8周]。* 表征米达美替尼在低级别胶质瘤儿童、青少年和年轻成人中的血浆药代动力学。* 描述米达美替尼在儿科患者中的毒性特征。

次要目标:* 评估米达美替尼在既往未经治疗的WHO I级或II级胶质瘤患者中的疗效,以无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)衡量。* 描述在既往未经治疗(手术除外)的WHO I级或II级胶质瘤患者中,接受米达美替尼活性治疗期间任何时间观察到的治疗反应(疾病进展、疾病稳定、轻微缓解、部分缓解、主要缓解和完全缓解)。* 表征并监测患者在研究期间的神经认知功能和生活质量。队列2:复发和/或进展且既往未暴露于MEK抑制剂主要目标:* 评估米达美替尼在既往未接受过治疗的复发和/或进展性WHO I级或II级胶质瘤患者中的疗效,定义为活性治疗期间任何时间观察到的持续客观缓解率(部分缓解、主要缓解和/或完全缓解持续超过8周)。

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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