Veliparib联合放疗与替莫唑胺治疗新诊断弥漫性脑桥胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断弥漫性脑桥胶质瘤(DIPG)的I期临床试验,涉及Veliparib(ABT-888)与放疗同步、后续联合替莫唑胺维持治疗的方案

基本信息
资源简介
Veliparib联合放疗与替莫唑胺治疗新诊断弥漫性脑桥胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断弥漫性脑桥胶质瘤(DIPG)的I期临床试验,涉及Veliparib(ABT-888)与放疗同步、后续联合替莫唑胺维持治疗的方案。覆盖多种脑肿瘤相关疾病,包括间变性星形细胞瘤、脑干胶质瘤、儿童混合性胶质瘤、纤维型星形细胞瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤及未治疗儿童间变性星形细胞瘤。数据可用于研究最大耐受剂量或推荐II期剂量、血浆药代动力学、患者内替莫唑胺剂量递增可行性及毒性描述,支持神经肿瘤治疗方案的剂量探索与安全性预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:间变性星形细胞瘤、脑干胶质瘤、儿童混合性胶质瘤、纤维型星形细胞瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、未治疗儿童间变性星形细胞瘤。主要目标:I. 确定ABT-888(veliparib)的最大耐受剂量或推荐II期剂量,该剂量可与放疗安全同步给药,随后在新诊断弥漫性脑桥胶质瘤(DIPG)患者中采用ABT-888和替莫唑胺(TMZ)维持治疗。(I期)II. 研究ABT-888与放疗期间ABT-888的血浆药代动力学(PK)。(I期)III. 研究在ABT-888和TMZ维持治疗期间患者内TMZ剂量递增的可行性。(I期)IV. 描述在患者中给予ABT-888和放疗,随后给予ABT-888和TMZ相关的毒性。
【主题与分类】
主题标签:Anaplastic Astrocytoma、Brain Stem Glioma、Childhood Mixed Glioma、Fibrillary Astrocytoma、Giant Cell Glioblastoma、Glioblastoma、Gliosarcoma、Untreated Childhood Brain Stem Glioma、Untreated Childhood Glioblastoma、Untreated Childhood Gliosarcoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01514201
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01514201
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:间变性星形细胞瘤、脑干胶质瘤、儿童混合性胶质瘤、纤维型星形细胞瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、胶质肉瘤、未经治疗的儿童间变性星形细胞瘤。主要目标:I. 确定ABT-888(veliparib)的最大耐受剂量或推荐的II期剂量,该剂量可与放射治疗同时安全给药,随后在新诊断的弥漫性桥脑胶质瘤(DIPG)患者中进行ABT-888和替莫唑胺(TMZ)的维持治疗。(I期)II. 研究ABT-888与放射治疗期间ABT-888的血浆药代动力学(PK)。(I期)III. 研究在ABT-888和TMZ维持治疗期间TMZ患者内剂量递增的可行性。(I期)IV. 描述在新诊断的DIPG患者中给予ABT-888和放射治疗,随后给予ABT-888和TMZ相关的毒性。(I期)V. 估计在方案治疗的新诊断DIPG患者中被确定经历假性进展的比例。(I期)VI.
估计新诊断DIPG患者接受ABT-888联合放疗,随后ABT-888联合TMZ治疗的总体生存分布,并与儿童脑肿瘤联盟(PBTC)历史对照进行比较。(II期)VII. 研究在ABT-888联合TMZ维持治疗期间,TMZ患者内剂量递增的可行性。(II期)VIII. 估计在方案治疗的新诊断DIPG患者中,被判定出现假性进展的比例。(II期)次要目标:I. 估计无进展生存期(PFS)分布,并总结在进展或复发前观察到的最佳肿瘤缓解。II. 探索ABT-888联合放疗期间ABT-888的血浆药代动力学(PK)。III. 探索ABT-888治疗前后外周血单核细胞(PBMC)中聚(ADP-核糖)聚合酶1(PARP)活性。IV. 探索定量非同源末端连接(NHEJ)活性或γ-H2A组蛋白家族成员X(H2AX)水平(作为未修复双链
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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