Panobinostat治疗儿童弥漫性内生性脑桥胶质瘤试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Panobinostat(LBH589)治疗儿童弥漫性内生性脑桥胶质瘤的多中心1期试验

Pediatric Brain Tumor ConsortiumPediatric Brain Tumor Consortium
clinicaltrials
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基因组分类Glioma
Trial of Panobinostat in Children With Diffuse Intrinsic Pontine Glioma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Panobinostat治疗儿童弥漫性内生性脑桥胶质瘤试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Panobinostat(LBH589)治疗儿童弥漫性内生性脑桥胶质瘤的多中心1期试验。Panobinostat是一种pan-HDAC抑制剂,作用于I、II和IV类组蛋白去乙酰化酶,可抑制纯化总细胞组蛋白去乙酰化酶活性(IC50=0.03 uM)及多数HDAC亚型活性(IC50<10nM),并诱导CDKN1A(p21)等细胞周期调控基因表达,选择性抑制多种肿瘤细胞增殖。数据可用于肿瘤学与脑肿瘤相关研究,尤其是HDAC抑制剂类药物的临床与药理分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胶质瘤。描述:这是一项针对儿童弥漫性内生性脑桥胶质瘤肿瘤的Panobinostat(LBH589)多中心1期试验。Panobinostat是一种pan-HDAC抑制剂,作用于I、II和IV类组蛋白去乙酰化酶(HDACs),参与组蛋白和非组蛋白细胞蛋白的去乙酰化。Panobinostat抑制纯化的总细胞组蛋白去乙酰化酶活性(IC50 = 0.03 uM)以及大多数HDAC亚型的活性(IC50 <10nM)。此外,panobinostat诱导细胞周期控制基因的表达,包括CDKN1A(p21),并且与正常细胞相比,选择性抑制多种肿瘤细胞的增殖。它已在多种肿瘤细胞系和肿瘤异种移植小鼠模型上对其体外和体内药理活性进行了广泛分析。基于panobinostat在临床前模型中的体外和体内活性,这些模型使用DI

【主题与分类】

主题标签:Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02717455

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数据说明

适应症:胶质瘤。描述:这是一项针对弥漫性内生性脑桥胶质瘤患儿的Panobinostat(LBH589)多中心1期试验。Panobinostat是一种泛HDAC抑制剂,作用于I、II和IV类组蛋白去乙酰化酶(HDACs),这些酶参与组蛋白和非组蛋白细胞蛋白的去乙酰化过程。Panobinostat能抑制纯化的总细胞组蛋白去乙酰化酶活性(IC50=0.03微摩尔),并抑制大多数HDAC亚型的活性(IC50<10纳摩尔)。此外,Panobinostat可诱导细胞周期调控基因如CDKN1A(p21)的表达,并相较于正常细胞,选择性抑制多种肿瘤细胞的增殖。其已在多种肿瘤细胞系和肿瘤异种移植小鼠模型中广泛研究了其体外和体内药理活性。基于Panobinostat在DIPG细胞培养和原位异种移植模型系统的临床前模型中的体外和体内活性,以及组蛋白去乙酰化酶和组蛋白3 K27M突变与脑桥恶性肿瘤可能的重要关联,研究人员正在对复发/进展性DIPG儿童进行Panobinostat的1期研究。

本研究的主要目标是:(1)描述panobinostat在复发/进展性DIPG患儿中,或未进展的DIPG或H3K27+丘脑弥漫性恶性胶质瘤(DMG)患儿中每隔一周给药的毒性特征,并确定剂量限制性毒性;(2)估计panobinostat在复发/进展性DIPG患儿中,或未进展的DIPG或H3K27+丘脑弥漫性恶性胶质瘤(DMG)患儿中每隔一周给药的最大耐受剂量和/或推荐的2期剂量;以及(3)评估并描述panobinostat在复发/进展性DIPG患儿中,或未进展的DIPG或H3K27+丘脑弥漫性恶性胶质瘤(DMG)患儿中每隔一周给药的血浆药代动力学特征。研究方案 第1层:初始仅纳入复发或进展性DIPG患者

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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