伏立诺他和替莫唑胺治疗恶性胶质瘤患者
该研究为伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺治疗成人恶性胶质瘤及复发性成人脑肿瘤的2部分剂量递增试验。主要目标为确定最大耐受剂量和安全性,次要目标为药代动力学与客观缓解,三级目标为探索缓解与肿瘤分子表型关联及SAHA对外周单核细胞组蛋白乙酰化的影响

基本信息
资源简介
伏立诺他和替莫唑胺治疗恶性胶质瘤患者
该研究为伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺治疗成人恶性胶质瘤及复发性成人脑肿瘤的2部分剂量递增试验。主要目标为确定最大耐受剂量和安全性,次要目标为药代动力学与客观缓解,三级目标为探索缓解与肿瘤分子表型关联及SAHA对外周单核细胞组蛋白乙酰化的影响。第一部分口服给药;第二部分同前,第2疗程起提高替莫唑胺剂量。每28天重复,最多13疗程,可继续,之后定期随访(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:成人间变性星形细胞瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤、成人混合性胶质瘤、复发性成人脑肿瘤。 主要目的:I. 确定伏立诺他(辛二酰苯胺异羟肟酸 [SAHA])联合替莫唑胺在恶性胶质瘤患者中的最大耐受剂量(MTD)。II. 描述伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺的安全性特征。 次要目的:I. 描述伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺的药代动力学特征。II. 通过客观缓解确定伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺的疗效。 第三级目的:I. 探讨治疗反应与肿瘤分子表型之间的关联。II. 评估伏立诺他(SAHA)对外周单个核细胞中组蛋白乙酰化状态的影响。 方案概述:这是一项伏立诺他的两部分剂量递增研究。 第I部分:患者在第1-7天和第15-21天口服(PO)伏立诺他,每日一次(QD)或每日两次(BID),或第1-7天每日一次或每日两次。患者还在第1-5天口服替莫唑胺,每日一次。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每28天重复一次,最多13个疗程。从第2疗程开始,部分患者可能接受更高剂量的替莫唑胺。研究者可酌情决定治疗是否继续超过13个疗程。 第II部分:患者按第1部分接受伏立诺他和替莫唑胺。[注:从第2疗程开始,所有患者接受更高剂量的替莫唑胺。] 完成研究治疗后,对患者进行定期随访。
【主题与分类】
主题标签:Adult Anaplastic Astrocytoma、Adult Anaplastic Oligodendroglioma、Adult Giant Cell Glioblastoma、Adult Glioblastoma、Adult Gliosarcoma、Adult Mixed Glioma、Recurrent Adult Brain Neoplasm。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00268385
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:成人间变性星形细胞瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤、成人混合性胶质瘤、复发性成人脑肿瘤。
主要目的:I. 确定伏立诺他(辛二酰苯胺异羟肟酸 [SAHA])联合替莫唑胺在恶性胶质瘤患者中的最大耐受剂量(MTD)。II. 描述伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺的安全性特征。
次要目的:I. 描述伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺的药代动力学特征。II. 通过客观缓解确定伏立诺他(SAHA)联合替莫唑胺的疗效。
第三级目的:I. 探讨治疗反应与肿瘤分子表型之间的关联。II. 评估伏立诺他(SAHA)对外周单个核细胞中组蛋白乙酰化状态的影响。
方案概述:这是一项伏立诺他的两部分剂量递增研究。
第I部分:患者在第1-7天和第15-21天口服(PO)伏立诺他,每日一次(QD)或每日两次(BID),或第1-7天每日一次或每日两次。患者还在第1-5天口服替莫唑胺,每日一次。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每28天重复一次,最多13个疗程。从第2疗程开始,部分患者可能接受更高剂量的替莫唑胺。研究者可酌情决定治疗是否继续超过13个疗程。
第II部分:患者按第1部分*接受伏立诺他和替莫唑胺。[注:*从第2疗程开始,所有患者接受更高剂量的替莫唑胺。] 完成研究治疗后,对患者进行定期随访。
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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