Tovorafenib 治疗高级别胶质瘤与弥漫内生型脑桥胶质瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Tovorafenib 治疗携带 MAPK 通路改变的新诊断高级别胶质瘤(HGG)与弥漫内生型脑桥胶质瘤(DIPG)的 2 期研究

Nationwide Children's HospitalNationwide Children's Hospital
clinicaltrials
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其他预测High Grade Glioma (III or IV)Diffuse Intrinsic Pontine GliomaHigh Grade GliomaWHO Grade 3 GliomaWHO Grade 4 GliomaMetastatic Brain Tumor
Study of Tovorafenib in High-Grade Glioma and Diffuse Intrinsic Pontine Glioma (DIPG)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Tovorafenib 治疗高级别胶质瘤与弥漫内生型脑桥胶质瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Tovorafenib 治疗携带 MAPK 通路改变的新诊断高级别胶质瘤(HGG)与弥漫内生型脑桥胶质瘤(DIPG)的 2 期研究。覆盖儿童、青少年及年轻成人患者,在初始标准放疗后接受 Tovorafenib 治疗。研究包含三个分层,其中 A 层评估携带 BRAFV600 突变的新诊断 HGG 患者的无进展生存期(PFS)与总生存期(OS),B 层评估 DIPG/DMG、原发脊髓 HGG 等患者的 PFS 与 OS。可用于脑肿瘤治疗反应与生存预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:携带 BRAF 变异的脑高级别胶质瘤(HGG)、高级别胶质瘤(III 或 IV 级)、弥漫内生型脑桥胶质瘤、高级别胶质瘤、WHO 3 级胶质瘤、WHO 4 级胶质瘤、转移性脑肿瘤。在这项 2 期研究中,携带 MAPK 通路改变的新诊断 HGG 和 DIPG 的儿童、青少年和年轻成人患者,将在初始标准治疗放疗(RT)后接受 tovorafenib 治疗。该试验的目标是评估新诊断 HGG 患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)分布。该试验将包括三个分层。A 层将评估携带 BRAFV600 突变的新诊断 HGG 患者的 PFS 和 OS。B 层将评估新诊断 DIPG/DMG、携带 MAPK 改变的原发脊髓 HGG 以及其他

【主题与分类】

主题标签:High Grade Glioma (III or IV)、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、High Grade Glioma、WHO Grade 3 Glioma、WHO Grade 4 Glioma、Metastatic Brain Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07206849

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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

疾病:伴有BRAF异常的脑高级别胶质瘤(HGG)、高级别胶质瘤(III或IV级)、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、高级别胶质瘤、WHO 3级胶质瘤、WHO 4级胶质瘤、转移性脑肿瘤。在这项2期研究中,新诊断的携带MAPK通路改变的HGG和DIPG儿童、青少年及年轻成人患者,将在初始标准治疗放疗(RT)后接受tovorafenib治疗。试验目的是评估新诊断HGG患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)分布。该试验将包括三个分层。A层将评估携带BRAFV600突变的新诊断HGG患者的PFS和OS。B层将评估新诊断的DIPG/DMG、携带MAPK改变的原发性脊髓HGG患者的PFS和OS,其他MAPK改变将进行描述性分析。在C层中,将评估转移性患者在接受颅脊髓照射后使用tovorafenib治疗的可行性。Tovorafenib此前已在儿科中进行过研究。

托沃拉非尼的推荐儿科剂量为每周380mg/m2(QW),并将作为本研究所有分层中的起始剂量。我们假设托沃拉非尼将改善新诊断的高级别胶质瘤(HGG)的无进展生存期(PFS)。

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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