SurVaxM疫苗联合替莫唑胺治疗新诊断胶质母细胞瘤患者
本研究针对胶质母细胞瘤和胶质肉瘤。主要评估survivin阳性新诊断胶质母细胞瘤患者接受至少4剂SurVaxM联合标准替莫唑胺的6个月无进展生存期;次要评估安全性、耐受性、总生存期、免疫反应、客观缓解率及预测因素

基本信息
资源简介
SurVaxM疫苗联合替莫唑胺治疗新诊断胶质母细胞瘤患者
本研究针对胶质母细胞瘤和胶质肉瘤。主要评估survivin阳性新诊断胶质母细胞瘤患者接受至少4剂SurVaxM联合标准替莫唑胺的6个月无进展生存期;次要评估安全性、耐受性、总生存期、免疫反应、客观缓解率及预测因素。患者放化疗后接种疫苗,联合标准辅助替莫唑胺,无进展或不可耐受毒性时接受维持治疗并每12周随访(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、胶质肉瘤。 主要目的: I. 评估接受至少4剂SVN53-67/M57-钥孔血蓝蛋白(KLH)肽疫苗(SurVaxM)和标准治疗替莫唑胺治疗的生存素阳性新诊断多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者的6个月无进展生存期(PFS6)。 次要目的: I. 确定在接受标准治疗辅助替莫唑胺的患者中SurVaxM的安全性和耐受性。 II. 评估接受SurVaxM和辅助替莫唑胺治疗的生存素阳性新诊断GBM患者的总生存期(OS)。 III. 描述接受SurVaxM治疗患者的免疫反应及反应预测因素。 IV. 评估客观肿瘤缓解率(仅适用于研究入组时存在可评估病灶的患者,依据神经肿瘤反应评估[RANO]标准定义)及反应预测因素。 方案概要:患者在完成放化疗后7-28天内,皮下(SC)接受第一剂SVN53-67/M57-KLH肽疫苗与montanide ISA 51乳化形成的乳剂,并皮下注射沙格司亭。疫苗启动阶段,治疗每2周重复1次,共4剂;随后在辅助阶段,若无疾病进展或不可接受的毒性,则每12周重复1次。患者还在第1-5天口服(PO)或静脉注射(IV)标准辅助替莫唑胺。若无疾病进展或不可接受的毒性,治疗每28天重复1次,共6个疗程或更多(由研究者酌情决定)。随后,若无疾病进展或不可接受的毒性,患者可每12周接受维持性SVN53-67/M57-KLH肽疫苗与montanide ISA 51乳化形成的乳剂皮下注射及沙格司亭皮下注射。研究治疗完成后,患者每12周随访1次。
【主题与分类】
主题标签:Glioblastoma、Gliosarcoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02455557
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02455557
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胶质母细胞瘤、胶质肉瘤。
主要目的:
I. 评估接受至少4剂SVN53-67/M57-钥孔血蓝蛋白(KLH)肽疫苗(SurVaxM)和标准治疗替莫唑胺治疗的生存素阳性新诊断多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者的6个月无进展生存期(PFS6)。
次要目的:
I. 确定在接受标准治疗辅助替莫唑胺的患者中SurVaxM的安全性和耐受性。
II. 评估接受SurVaxM和辅助替莫唑胺治疗的生存素阳性新诊断GBM患者的总生存期(OS)。
III. 描述接受SurVaxM治疗患者的免疫反应及反应预测因素。
IV. 评估客观肿瘤缓解率(仅适用于研究入组时存在可评估病灶的患者,依据神经肿瘤反应评估[RANO]标准定义)及反应预测因素。
方案概要:患者在完成放化疗后7-28天内,皮下(SC)接受第一剂SVN53-67/M57-KLH肽疫苗与montanide ISA 51乳化形成的乳剂,并皮下注射沙格司亭。疫苗启动阶段,治疗每2周重复1次,共4剂;随后在辅助阶段,若无疾病进展或不可接受的毒性,则每12周重复1次。患者还在第1-5天口服(PO)或静脉注射(IV)标准辅助替莫唑胺。若无疾病进展或不可接受的毒性,治疗每28天重复1次,共6个疗程或更多(由研究者酌情决定)。随后,若无疾病进展或不可接受的毒性,患者可每12周接受维持性SVN53-67/M57-KLH肽疫苗与montanide ISA 51乳化形成的乳剂皮下注射及沙格司亭皮下注射。研究治疗完成后,患者每12周随访1次。
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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