在晚期脑癌常规治疗(放疗和替莫唑胺)中添加抗癌药吗替麦考酚酯的研究
本研究针对晚期胶质母细胞瘤,比较实验组(MMF+标准治疗)与对照组(标准治疗)。主要目标为比较两组总生存期(III期)和无进展生存期(II期);次要目标包括客观缓解率(RANO 2.0)、不良事件(CTCAE)及OS与PFS的关联

基本信息
资源简介
在晚期脑癌常规治疗(放疗和替莫唑胺)中添加抗癌药吗替麦考酚酯的研究
本研究针对晚期胶质母细胞瘤,比较实验组(MMF+标准治疗)与对照组(标准治疗)。主要目标为比较两组总生存期(III期)和无进展生存期(II期);次要目标包括客观缓解率(RANO 2.0)、不良事件(CTCAE)及OS与PFS的关联。患者随机分两组,均接受放疗和替莫唑胺:<70岁行IMRT 30次,≥70岁行大分割放疗15次,并监测MRI和血样(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期胶质母细胞瘤。 研究的主要和次要目标: 主要目标: I. 比较试验组(吗替麦考酚酯 [MMF] + 标准治疗 [SOC])与对照组(SOC)之间的总生存期(OS)(III期)和无进展生存期(PFS)(II期)。 次要目标: I. 比较两个治疗组之间达到客观肿瘤缓解(ORR)的患者比例,采用神经肿瘤学反应评估(RANO)2.0标准进行测量。 II. 确定各治疗组的不良事件特征(使用当前最新版本的常见不良事件评价标准 [CTCAE])。 III. 确定治疗组之间 OS 与 PFS 是否存在关联。 方案概要:患者被随机分配至2组中的1组。 第I组:年龄小于70岁的患者接受调强放射治疗(IMRT),每周一至周五,共30次治疗;年龄大于或等于70岁的患者接受大分割放射治疗,每周一至周五,共15次治疗,在无疾病进展或不可接受毒性情况下进行。从放疗前24小时开始,患者还接受替莫唑胺口服(PO),每日一次(QD),直至最后一次放疗当天,在无疾病进展或不可接受毒性情况下进行。随后患者接受4周休息期。之后,患者在每个周期的第1-5天接受替莫唑胺 PO QD。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,周期每28天重复一次,共6个周期。患者在整个研究期间接受磁共振成像(MRI)和血样采集。 第II组:年龄小于70岁的患者接受IMRT,每周一至周五,共30次治疗;年龄大于或等于70岁的患者接受大分割放射治疗,每周一至周五,共15次治疗,在无疾病进展或不可接受毒性情况下进行。从放疗前24小时开始,患者还接受替莫唑胺 PO QD,直至最后一次放疗治疗
【主题与分类】
主题标签:Advanced Glioblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07605364
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07605364
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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:晚期胶质母细胞瘤。
研究的主要和次要目标:
主要目标:
I. 比较试验组(吗替麦考酚酯 [MMF] + 标准治疗 [SOC])与对照组(SOC)之间的总生存期(OS)(III期)和无进展生存期(PFS)(II期)。
次要目标:
I. 比较两个治疗组之间达到客观肿瘤缓解(ORR)的患者比例,采用神经肿瘤学反应评估(RANO)2.0标准进行测量。
II. 确定各治疗组的不良事件特征(使用当前最新版本的常见不良事件评价标准 [CTCAE])。
III. 确定治疗组之间 OS 与 PFS 是否存在关联。
方案概要:患者被随机分配至2组中的1组。
第I组:年龄小于70岁的患者接受调强放射治疗(IMRT),每周一至周五,共30次治疗;年龄大于或等于70岁的患者接受大分割放射治疗,每周一至周五,共15次治疗,在无疾病进展或不可接受毒性情况下进行。从放疗前24小时开始,患者还接受替莫唑胺口服(PO),每日一次(QD),直至最后一次放疗当天,在无疾病进展或不可接受毒性情况下进行。随后患者接受4周休息期。之后,患者在每个周期的第1-5天接受替莫唑胺 PO QD。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,周期每28天重复一次,共6个周期。患者在整个研究期间接受磁共振成像(MRI)和血样采集。
第II组:年龄小于70岁的患者接受IMRT,每周一至周五,共30次治疗;年龄大于或等于70岁的患者接受大分割放射治疗,每周一至周五,共15次治疗,在无疾病进展或不可接受毒性情况下进行。从放疗前24小时开始,患者还接受替莫唑胺 PO QD,直至最后一次放疗治疗
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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