Telaglenastat联合放疗与替莫唑胺治疗IDH突变弥漫性星形细胞瘤或间变性星形细胞瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断的IDH突变弥漫性星形细胞瘤(2级)和间变性星形细胞瘤(3级)患者

基本信息
资源简介
Telaglenastat联合放疗与替莫唑胺治疗IDH突变弥漫性星形细胞瘤或间变性星形细胞瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断的IDH突变弥漫性星形细胞瘤(2级)和间变性星形细胞瘤(3级)患者。研究旨在确定telaglenastat(CB-839)盐酸盐联合放疗和替莫唑胺的最大耐受剂量及推荐2期剂量,并观察抗肿瘤活性、安全性与耐受性,同时基于RANO标准估计2年无进展生存期和2年总生存期。数据可用于神经肿瘤学治疗方案的剂量探索、疗效预测及生存分析等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:星形细胞瘤,IDH突变,2级;星形细胞瘤,IDH突变,3级。主要目标:I. 确定telaglenastat(CB-839)盐酸盐(HCl)与放疗(RT)和替莫唑胺(TMZ)联合用于新诊断的IDH突变弥漫性星形细胞瘤(DA)和间变性星形细胞瘤(AA)患者时的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的2期剂量(RP2D)。次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 根据医生报告的不良事件(AE)数据,确定RT/TMZ/telaglenastat(CB-839)HCl在患者中的安全性和耐受性。III. 基于神经肿瘤学反应评估(RANO)标准,估计RT/TMZ/telaglenastat(CB-839)HCl在IDH突变胶质瘤患者中的2年无进展生存期(PFS2)。IV. 估计RT/TMZ/telaglenastat(CB-839)HCl的2年总生存期(OS2)
【主题与分类】
主题标签:Astrocytoma, IDH-Mutant, Grade 2、Astrocytoma, IDH-Mutant, Grade 3。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03528642
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:IDH突变型星形细胞瘤,2级;IDH突变型星形细胞瘤,3级。主要目标:I. 确定telaglenastat(CB-839)盐酸盐(HCl)与放射治疗(RT)和替莫唑胺(TMZ)联合应用于新诊断的IDH突变型弥漫性星形细胞瘤(DA)和间变性星形细胞瘤(AA)患者时的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的2期剂量(RP2D)。次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 根据医生报告的 adverse event(AE)数据,确定RT/TMZ/telaglenastat(CB-839)HCl在患者中的安全性和耐受性。III. 根据神经肿瘤学反应评估(RANO)标准,估计IDH突变型胶质瘤患者接受RT/TMZ/telaglenastat(CB-839)HCl治疗的2年无进展生存期(PFS2)。IV. 根据RANO标准,估计IDH突变型胶质瘤患者接受RT/TMZ/telaglenastat(CB-839)HCl治疗的2年总生存期(OS2)。相关目标:I. 根据RANO标准,确定telaglenastat(CB-839)HCl与RT/TMZ联合应用于IDH突变型胶质瘤的微小缓解率(MRR)和临床获益率(CBR)。II.
使用MD Anderson症状量表-脑肿瘤(MDASI-BT)工具,测定患者自报的RT/TMZ/telaglenastat(CB-839)HCl耐受性,以评估自我报告的症状严重程度及对日常活动的干扰。II. 确定telaglenastat(CB-839)HCl与RT/TMZ联合使用时的神经认知影响。III. 确定telaglenastat(CB-839)HCl/RT/TMZ对IDH突变型胶质瘤患者血浆中谷氨酰胺、谷氨酸、天冬氨酸、天冬酰胺和2-羟基戊二酸(2-HG)等肿瘤代谢物水平的影响,并将这些变化与疾病反应相关联。IV. 确定telaglenastat(CB-839)HCl/RT/TMZ对IDH突变型胶质瘤患者肿瘤谷氨酰胺和谷氨酸MRS信号的影响,并将信号与疾病反应相关联。V. 确定telaglenastat(CB-839)HCl单独使用及与TMZ联合使用时的药代动力学(PK)。VI. T
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




