伏立诺他、替莫唑胺或贝伐珠单抗联合放疗后贝伐珠单抗和替莫唑胺治疗新诊断高级别胶质瘤年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断高级别胶质瘤(HGG)年轻患者,涵盖脑干胶质瘤、大脑星形细胞瘤、儿童小脑及大脑间变性星形细胞瘤、儿童脊髓肿瘤等病种

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Brain Stem GliomaCerebral AstrocytomaChildhood Spinal Cord Neoplasm
Vorinostat, Temozolomide, or Bevacizumab in Combination With Radiation Therapy Followed by Bevacizumab and Temozolomide in Young Patients With Newly Diagnosed High-Grade 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

伏立诺他、替莫唑胺或贝伐珠单抗联合放疗后贝伐珠单抗和替莫唑胺治疗新诊断高级别胶质瘤年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断高级别胶质瘤(HGG)年轻患者,涵盖脑干胶质瘤、大脑星形细胞瘤、儿童小脑及大脑间变性星形细胞瘤、儿童脊髓肿瘤等病种。研究比较Vorinostat、Bevacizumab或Temozolomide联合放疗后以Bevacizumab和Temozolomide维持治疗的方案,主要目标包括确定Vorinostat联合放疗的可行剂量、比较1年无事件生存率(II期)及无事件生存期(III期)。数据可用于脑肿瘤治疗方案的疗效预测与生存分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑干胶质瘤、大脑星形细胞瘤、儿童小脑间变性星形细胞瘤、儿童大脑间变性星形细胞瘤、儿童脊髓肿瘤。主要目标:I. 确定Vorinostat与放疗(RT)联合用于新诊断高级别胶质瘤(HGG)患者时的可行剂量。II. 比较新诊断HGG患者接受Vorinostat(使用MTD)、Bevacizumab或Temozolomide联合RT后以Bevacizumab和Temozolomide维持治疗时的1年无事件生存率。(II期)III. 比较新诊断HGG患者接受(II期部分中)更优的化放疗方案与Temozolomide联合RT后以Bevacizumab和Temozolomide维持化疗时的无事件生存期。(III期)

【主题与分类】

主题标签:Brain Stem Glioma、Cerebral Astrocytoma、Childhood Spinal Cord Neoplasm。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01236560

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数据说明

疾病:脑干胶质瘤、大脑星形细胞瘤、儿童小脑间变性星形细胞瘤、儿童大脑间变性星形细胞瘤、儿童脊髓肿瘤。主要目标:I. 确定伏立诺他与放疗(RT)联合应用于新诊断的高级别胶质瘤(HGG)患者时的可行剂量。II. 比较新诊断HGG患者接受伏立诺他(使用MTD)、贝伐珠单抗或替莫唑胺联合RT后以贝伐珠单抗和替莫唑胺维持治疗的无事件生存期。(II期)III. 比较新诊断HGG患者接受(II期部分中)优效的化放疗与替莫唑胺联合RT后以贝伐珠单抗和替莫唑胺维持化疗的无事件生存期。(III期)次要目标:I.

I. 评估新诊断HGG患者接受vorinostat、bevacizumab或temozolomide联合RT治疗后,继以bevacizumab和temozolomide维持化疗的无事件生存期(EFS)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS),以衡量抗肿瘤活性。II. 定义并评估研究各治疗组别的毒性。III. 对新诊断HGG患者进行基因表达谱分析和SNP阵列分析。IV. 评估新诊断HGG患者的端粒酶活性、hTert表达和端粒长度。V. 记录在基线时、治疗前、治疗期间(第3疗程前)以及bevacizumab和temozolomide维持治疗后的MR成像所显示的血流灌注和扩散变化。VI. 使用MR扩散/灌注成像将肿瘤功能变化与bevacizumab治疗反应相关联。VII. 将血清或肿瘤中bevacizumab生物学研究的结果与EFS相关联。VIII.

探讨MGMT状态对新诊断高级别胶质瘤患者接受手术、放疗、化疗及抗血管生成联合治疗后的预后意义。研究概要:这是一项多中心、可行性

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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