VNP40101M 治疗复发、进展或难治性原发性脑肿瘤年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 VNP40101M 治疗复发、进展或难治性原发性脑肿瘤的年轻患者,属于肿瘤与脑肿瘤范畴

Pediatric Brain Tumor ConsortiumPediatric Brain Tumor Consortium
clinicaltrials
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其他回归Brain and Central Nervous System Tumors
VNP40101M in Treating Young Patients With Recurrent, Progressive, or Refractory Primary Brain Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

VNP40101M 治疗复发、进展或难治性原发性脑肿瘤年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 VNP40101M 治疗复发、进展或难治性原发性脑肿瘤的年轻患者,属于肿瘤与脑肿瘤范畴。源站描述显示这是一项剂量递增、多中心研究,主要目标为确定 VNP40101M 在儿科患者中的最大耐受剂量和剂量限制性毒性,次要目标包括测定该药及其活性代谢物 VNP4090CE 的药代动力学和疗效。患者按既往治疗情况分层,接受 VNP40101M 静脉输注,每 42 天重复,最多 8 个疗程。数据可用于相关剂量与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑和中枢神经系统肿瘤。目的:主要 确定 VNP40101M 在复发、进展或难治性原发性脑肿瘤儿科患者中的最大耐受剂量和剂量限制性毒性。次要 确定该药及其活性代谢物 VNP4090CE 在这些患者中的药代动力学。* 确定该药在这些患者中的疗效。概述:这是一项剂量递增、多中心研究。患者根据是否接受过以下既往治疗中的 ≥ 1 种进行分层:颅脊髓照射(是 vs 否)、自体骨髓移植(是 vs 否),以及 > 2 种骨髓抑制性化疗或骨髓抑制性生物治疗方案(是 vs 否)。患者在第 1-5 天接受 VNP40101M 静脉输注,持续 30 分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每 42 天重复一次,最多 8 个疗程。

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00098761

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    • ModelScope: 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。

数据说明

疾病:脑与中枢神经系统肿瘤。目的:主要目的 * 确定VNP40101M在复发、进展或难治性原发性脑肿瘤儿科患者中的最大耐受剂量和剂量限制性毒性。次要目的 * 确定该药物及其活性代谢物VNP4090CE在这些患者中的药代动力学。 * 确定该药物在这些患者中的疗效。方案概述:这是一项剂量递增的多中心研究。患者根据既往是否接受过以下至少1种治疗进行分层:颅脊髓照射(是vs否)、自体骨髓移植(是vs否),以及超过2种骨髓抑制性化疗或骨髓抑制性生物治疗方案(是vs否)。患者在第1-5天接受30分钟静脉输注VNP40101M。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每42天重复治疗,最多8个疗程。每个分层中2-6名患者组成的队列接受递增剂量的VNP40101M,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为25%的患者出现剂量限制性毒性的剂量。共有12名患者在MTD水平接受治疗。

患者随访3个月。预计入组:本研究将在18个月内入组4-60例患者(每层2-30例)。

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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