Talabostat联合Temozolomide或Carboplatin治疗复发或难治性儿童脑肿瘤及其他实体瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Talabostat联合Temozolomide或Carboplatin治疗复发或难治性儿童脑肿瘤及其他实体瘤的临床研究

基本信息
资源简介
Talabostat联合Temozolomide或Carboplatin治疗复发或难治性儿童脑肿瘤及其他实体瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Talabostat联合Temozolomide或Carboplatin治疗复发或难治性儿童脑肿瘤及其他实体瘤的临床研究。覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、肾癌、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤及未明确的儿童实体瘤。研究目标包括确定Talabostat联合用药时达到最大血浆二肽基肽酶IV酶抑制的剂量、最大耐受剂量、毒性特征及药代动力学特征。可用于儿童肿瘤联合用药的剂量探索、毒性预测与药代动力学分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、肾癌、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、未明确的儿童实体瘤,方案特定。目标:主要 确定Talabostat与Temozolomide或Carboplatin联合使用时,在儿童难治性或复发性实体瘤(包括脑肿瘤)患者中达到最大血浆二肽基肽酶IV酶抑制的剂量(在无Talabostat相关剂量限制性毒性情况下)。 如果观察到归因于Talabostat的剂量限制性毒性,确定Talabostat与Temozolomide或Carboplatin联合用于儿童患者时的最大耐受剂量。 定义Talabostat与Temozolomide或Carboplatin联合使用时的毒性特征。 描述Talabostat的药代动力学特征
【主题与分类】
主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Childhood Germ Cell Tumor、Kidney Cancer、Liver Cancer、Neuroblastoma、Ovarian Cancer、Sarcoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00303940
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00303940
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脑及中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、肾癌、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、未明确的儿童实体瘤、方案特定。
目的:主要
- 确定在难治性或复发性实体瘤(包括脑肿瘤)儿科患者中,talabostat与替莫唑胺或卡铂联合使用时,达到最大血浆二肽基肽酶IV酶抑制的剂量(在无talabostat相关剂量限制性毒性情况下)。
- 如果在儿科患者中观察到归因于talabostat的剂量限制性毒性,确定talabostat与替莫唑胺或卡铂联合使用时的最大耐受剂量。
- 定义talabostat与替莫唑胺或卡铂联合使用时的毒性特征。
- 描述talabostat在儿科患者中的药代动力学特征。
次要* 研究基线时及给药后血清细胞因子(白细胞介素[IL]-2、IL-6、IL-10、非格司亭[G-CSF]、肿瘤坏死因子-α、IL-1β、IL-8、IP10和血小板反应蛋白)的水平,这些因子可能在talabostat的免疫介导抗肿瘤效应中起重要作用。* 通过直接评估肿瘤反应,评价talabostat联合替莫唑胺或卡铂对儿童实体瘤的抗肿瘤效果。* 研究talabostat对中性粒细胞功能的影响。* 利用免疫组化检测现有肿瘤标本石蜡包埋组织切片中的成纤维细胞活化蛋白(FAP),以评估儿童肿瘤中FAP的表达情况(如标本可获得)。大纲:这是一项talabostat的剂量递增研究。患者根据肿瘤组织学和既往治疗进行分层。根据分层,患者在第1-5天接受口服替莫唑胺,或在第1-2天接受卡铂静脉输注30分钟。患者还在第7-20天接受口服talabostat。在无疾病进展或不可接受毒性反应的情况下,每28天重复治疗。
(截至2009年5月25日已停止招募)2至6名患者组成的队列接受递增剂量的他拉司他,直至确定最大耐受剂量(MTD)。
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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