超选择性动脉内重复输注西妥昔单抗治疗新诊断胶质母细胞瘤

该资料涉及GBM等脑肿瘤及EGFR过表达。原发性脑癌每年致多达1万美国人死亡,现有手术、放疗和化疗不足,中位生存约12个月

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基因组分类GlioblastomaBrain CancerBrain NeoplasmBrain TumorBrain Neoplasm, MalignantEGFR Gene OverexpressionGBM
Super-selective Intra-arterial Repeated Infusion of Cetuximab for the Treatment of Newly Diagnosed Glioblastoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

超选择性动脉内重复输注西妥昔单抗治疗新诊断胶质母细胞瘤

该资料涉及GBM等脑肿瘤及EGFR过表达。原发性脑癌每年致多达1万美国人死亡,现有手术、放疗和化疗不足,中位生存约12个月。GBM常高表达EGFR,可由西妥昔单抗(CTX)阻断。研究者已完成复发GBM在BBBD后SIACI CTX的I期试验,耐受良好;拟在新诊断GBM中开展非随机开放标签I/II期试验,将BBBD后SIACI CTX联合STUPP方案,共三剂(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胶质母细胞瘤、脑癌、脑肿瘤、脑肿瘤、恶性脑肿瘤、EGFR基因过表达、GBM。原发性脑癌每年可导致多达10,000名美国人死亡。这些脑肿瘤通常通过手术、放疗和化疗单独或联合治疗。现有疗法不足,脑癌患者5年生存率低、中位生存期约12个月即为佐证。胶质瘤是原发性脑癌最常见的形式,美国每年约有7,000名患者罹患此病。这些高度恶性的癌症仍是肿瘤学中一项重要的未满足临床需求。GBM常高表达EGFR(表皮生长因子受体),西妥昔单抗(CTX)可阻断该受体。研究者最近完成了一项独立的I期临床试验,针对复发性GBM,在破坏血脑屏障(BBBD)后采用超选择性动脉内脑输注(SIACI)给予CTX(Chakraborty等,修订中,《Journal of Neurooncology》)。研究者发现,动脉内输注CTX耐受性良好,不良反应很少。研究者假设,对于新诊断的GBM患者,在BBBD后重复经SIACI给予该药,并与标准放化疗(STUPP方案)联合时,将对我们的患者安全有效。本试验将是一项非随机、开放标签的I/II期临床试验。除标准化疗和放疗(STUPP方案)外,患者还将在BBBD后经动脉给予CTX,共三剂,分别约在术后第30天、第120天和第210天。

【主题与分类】

主题标签:Glioblastoma、Brain Cancer、Brain Neoplasm、Brain Tumor、Brain Neoplasm, Malignant、EGFR Gene Overexpression、GBM。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02861898

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数据说明

疾病:胶质母细胞瘤、脑癌、脑肿瘤、脑肿瘤、恶性脑肿瘤、EGFR基因过表达、GBM。原发性脑癌每年可导致多达10,000名美国人死亡。这些脑肿瘤通常通过手术、放疗和化疗单独或联合治疗。现有疗法不足,脑癌患者5年生存率低、中位生存期约12个月即为佐证。胶质瘤是原发性脑癌最常见的形式,美国每年约有7,000名患者罹患此病。这些高度恶性的癌症仍是肿瘤学中一项重要的未满足临床需求。GBM常高表达EGFR(表皮生长因子受体),西妥昔单抗(CTX)可阻断该受体。研究者最近完成了一项独立的I期临床试验,针对复发性GBM,在破坏血脑屏障(BBBD)后采用超选择性动脉内脑输注(SIACI)给予CTX(Chakraborty等,修订中,《Journal of Neurooncology》)。研究者发现,动脉内输注CTX耐受性良好,不良反应很少。研究者假设,对于新诊断的GBM患者,在BBBD后重复经SIACI给予该药,并与标准放化疗(STUPP方案)联合时,将对我们的患者安全有效。本试验将是一项非随机、开放标签的I/II期临床试验。除标准化疗和放疗(STUPP方案)外,患者还将在BBBD后经动脉给予CTX,共三剂,分别约在术后第30天、第120天和第210天。

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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