Vorinostat联合放疗后Vorinostat维持治疗新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)的儿童患者,同时涵盖间变性星形细胞瘤、间变性少突星形细胞瘤和胶质肉瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Anaplastic AstrocytomaAnaplastic OligoastrocytomaDiffuse Intrinsic Pontine GliomaGliosarcoma
Vorinostat and Radiation Therapy Followed by Maintenance Therapy With Vorinostat in Treating Younger Patients With Newly Diagnosed Diffuse Intrinsic Pontine Glioma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Vorinostat联合放疗后Vorinostat维持治疗新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)的儿童患者,同时涵盖间变性星形细胞瘤、间变性少突星形细胞瘤和胶质肉瘤。研究旨在评估Vorinostat与放疗同步给药的最大耐受剂量或II期推荐剂量,描述其毒性,并确定联合治疗及后续12个疗程维持治疗的抗肿瘤活性,以12个月无事件生存期和总生存期衡量。数据可用于分析治疗安全性、剂量探索及生存预测,为儿童脑肿瘤的临床研究提供参考(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、间变性少突星形细胞瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、胶质肉瘤。主要目标:l. 评估Vorinostat与放疗同步给药在儿童新诊断弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)中的最大耐受剂量(MTD)或推荐II期剂量。II. 定义并描述Vorinostat与放疗同步给药在儿童新诊断DIPG中的毒性。III. 在本I/II期试验背景下,确定Vorinostat联合放疗后维持Vorinostat十二个疗程在儿童新诊断DIPG中的抗肿瘤活性,以12个月无事件生存期(EFS)和总生存期(OS)衡量。IV. 确定完成Vorinostat和放疗后额外12个疗程Vorinostat的毒性。次要目标:I. 至

【主题与分类】

主题标签:Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Oligoastrocytoma、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Gliosarcoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01189266

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病类型:间变性星形细胞瘤、间变性少突星形细胞瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、胶质肉瘤。主要目标:I. 评估与放疗同时给予伏立诺他用于新诊断的弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)儿童患者时的最大耐受剂量(MTD)或推荐2期剂量。II. 明确并描述与放疗同时给予伏立诺他用于新诊断DIPG儿童患者时的毒性。III. 在这项I/II期试验背景下,确定伏立诺他联合放疗、随后维持伏立诺他12个疗程用于新诊断DIPG儿童患者的抗肿瘤活性,以12个月无事件生存期(EFS)和总生存期(OS)衡量。IV. 确定在完成伏立诺他和放疗后再接受12个额外疗程伏立诺他的毒性。次要目标:I. 在治疗前、开始伏立诺他和放疗后2周以及放疗结束时,检测外周血单核细胞(PBMCs)中的非同源末端连接(NHEJ)活性。II.

在治疗前、开始伏立诺他和放疗后2周以及放疗结束时,测量外周血单核细胞(PBMCs)中组蛋白去乙酰化酶2(HDAC2)水平并评估组蛋白乙酰化。III. 如果存在石蜡包埋的肿瘤组织,通过Western分析或免疫组织化学方法定量肿瘤中NHEJ和同源重组修复(HHR)通路的脱氧核糖核酸(DNA)修复蛋白。大纲:这是一项伏立诺他的I期剂量递增研究,随后进行II期研究。患者在第1-5天、8-12天、15-19天、22-26天、29-33天和36-40天口服(PO)伏立诺他。患者每周接受5次三维(3D)适形或调强放疗,持续6周。随后患者接受维持治疗,包括第1-28天口服伏立诺他。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,每28天重复治疗,最多12个疗程。研究治疗完成后,对患者进行随访,时间为3、6、9、12、18、24、36、48和

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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