GDC-0084治疗儿童新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤或弥漫性中线胶质瘤的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤或弥漫性中线胶质瘤。研究设A1和A2两个分层,所有受试者接受标准放疗,无进展者后续每日口服GDC-0084,28天为一周期,最长治疗2年

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其他预测Brain and Central Nervous System Tumors
Study of GDC-0084 in Pediatric Patients With Newly Diagnosed Diffuse Intrinsic Pontine Glioma or Diffuse Midline Gliomas

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

GDC-0084治疗儿童新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤或弥漫性中线胶质瘤的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤或弥漫性中线胶质瘤。研究设A1和A2两个分层,所有受试者接受标准放疗,无进展者后续每日口服GDC-0084,28天为一周期,最长治疗2年。A1层进入剂量递增阶段,评估0至3共四个剂量水平,采用Rolling 6设计确定最大耐受剂量。数据可用于分析药物剂量与安全性、耐受性及治疗反应的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑和中枢神经系统肿瘤。研究分为两个分层:A1层和A2层。所有受试者将在入组后不晚于14天、且不晚于影像学诊断或手术日期(以较晚者为准)后42天接受标准放疗。标准放疗完成后4至12周,无影像学进展证据的受试者将接受单药口服GDC-0084,每日一次,28天为一周期。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,治疗可持续长达2年。入组A1层的受试者将进入研究的剂量递增阶段。将评估最多4个不同剂量水平:剂量水平0,21 mg/m2;剂量水平1,27 mg/m2;剂量水平2,35 mg/m2;剂量水平3,45 mg/m2。将采用Rolling 6设计确定最大耐受

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03696355

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

适应症:脑与中枢神经系统肿瘤。研究分为两个分层:A1层和A2层。所有受试者将在入组研究后不迟于14天内,且不迟于影像学诊断或手术日期(以较晚者为准)后42天内接受标准放疗。标准放疗完成后4至12周,无影像学进展证据的受试者将接受单药口服GDC-0084,每日一次,28天为一个周期。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,治疗可持续长达2年。入组A1层的受试者将进入研究的剂量递增阶段。将评估最多4个不同剂量水平:剂量水平0,21 mg/m2;剂量水平1,27 mg/m2;剂量水平2,35 mg/m2;剂量水平3,45 mg/m2。将采用滚动6设计确定GDC-0084的最大耐受剂量(MTD)/推荐2期剂量(RP2D)。入组A1层的受试者必须能够在第一个治疗周期(剂量限制性毒性(DLT)评估期)期间吞咽胶囊。

完成DLT评估期且不再能够整粒吞服胶囊的受试者可服用打开的GDC-0084,撒在果泥中。此外,最初接受打开制剂后获得整粒吞服胶囊能力且已完成DLT评估期的受试者可转为整粒胶囊制剂。第1疗程后改变给药方式的受试者将进行强制性患者内药代动力学研究。入组A1层且在DLT评估期(第1周期)内不再能够整粒吞服GDC-0084胶囊的受试者将停止治疗。一旦在A1层确定MTD,A1层扩展队列和A2层将同时开放。入组A1层扩展队列的受试者将被要求吞服胶囊。入组A2层的受试者将限于无法

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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