SM-1联合替莫唑胺治疗难治性或复发性高级别胶质瘤受试者

本试验针对胶质瘤、胶质母细胞瘤及高级别胶质瘤,评估SM-1联合替莫唑胺治疗成人难治性或复发性高级别胶质瘤的安全性、初步有效性和药代动力学,系统探索剂量,筛选最佳临床剂量方案并监测不良反应

Shenzhen Zhenxing Medical Technology Co., LtdShenzhen Zhenxing Medical Technology Co., Ltd
clinicaltrials
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其他回归GliomaGlioblastomas (GBM)High Grade Gliomas
SM-1 Combined With Temozolomide in Subjects With Refractory or Recurrent High-Grade Gliomas

基本信息

模态
其他
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创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

SM-1联合替莫唑胺治疗难治性或复发性高级别胶质瘤受试者

本试验针对胶质瘤、胶质母细胞瘤及高级别胶质瘤,评估SM-1联合替莫唑胺治疗成人难治性或复发性高级别胶质瘤的安全性、初步有效性和药代动力学,系统探索剂量,筛选最佳临床剂量方案并监测不良反应。将入组患者分入不同梯度剂量组进行剂量递增,联合标准化替莫唑胺治疗,收集全周期安全性数据,初步评价疗效,以确定最佳安全有效剂量并确认推荐II期剂量(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:胶质瘤、胶质母细胞瘤(GBM)、高级别胶质瘤。本临床试验旨在评估SM-1(Obitrexate Fumarate肠溶微丸胶囊)联合替莫唑胺治疗成人难治性或复发性高级别胶质瘤的安全性、初步有效性和药代动力学特征,并开展系统性剂量探索。核心重点是筛选SM-1的最佳临床剂量方案,充分监测不良反应,并初步观察联合方案的抗肿瘤疗效。其主要拟回答的问题包括: SM-1联合替莫唑胺不同剂量队列在难治性或复发性高级别胶质瘤患者中的安全性和耐受性如何? SM-1在不同剂量水平下的药代动力学特征是什么,能否支持后续临床用药的精准剂量优化? * 优化后的SM-1联合方案能否在难治性或复发性高级别胶质瘤患者中发挥初步抗肿瘤有效性,并确认推荐的II期剂量? 研究者将入组合格患者,将其分配至SM-1不同梯度剂量组进行剂量递增探索,并匹配标准化替莫唑胺联合治疗,全面收集全周期安全性数据,初步评价不同剂量联合方案的临床抗肿瘤疗效,以确定后续大规模临床试验的最佳安全有效治疗剂量。

【主题与分类】

主题标签:Glioma、Glioblastomas (GBM)、High Grade Gliomas。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07635173

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

适应症:胶质瘤、胶质母细胞瘤(GBM)、高级别胶质瘤。本临床试验旨在评估SM-1(Obitrexate Fumarate肠溶微丸胶囊)联合替莫唑胺治疗成人难治性或复发性高级别胶质瘤的安全性、初步有效性和药代动力学特征,并开展系统性剂量探索。核心重点是筛选SM-1的最佳临床剂量方案,充分监测不良反应,并初步观察联合方案的抗肿瘤疗效。其主要拟回答的问题包括:

  • SM-1联合替莫唑胺不同剂量队列在难治性或复发性高级别胶质瘤患者中的安全性和耐受性如何?
  • SM-1在不同剂量水平下的药代动力学特征是什么,能否支持后续临床用药的精准剂量优化?
  • 优化后的SM-1联合方案能否在难治性或复发性高级别胶质瘤患者中发挥初步抗肿瘤有效性,并确认推荐的II期剂量?
    研究者将入组合格患者,将其分配至SM-1不同梯度剂量组进行剂量递增探索,并匹配标准化替莫唑胺联合治疗,全面收集全周期安全性数据,初步评价不同剂量联合方案的临床抗肿瘤疗效,以确定后续大规模临床试验的最佳安全有效治疗剂量。

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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