Cilengitide 治疗复发或进展性高级别胶质瘤未缓解年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Cilengitide 治疗对标准疗法无效的复发或进展性高级别胶质瘤年轻患者,覆盖儿童高级别小脑星形细胞瘤、儿童高级别大脑星形细胞瘤及多种复发儿童脑肿瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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蛋白质预测Recurrent Childhood Brain TumorRecurrent Childhood Cerebral AstrocytomaRecurrent Childhood Glioblastoma
Cilengitide in Treating Younger Patients With Recurrent or Progressive High-Grade Glioma That Has Not Responded to Standard Therapy

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Cilengitide 治疗复发或进展性高级别胶质瘤未缓解年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Cilengitide 治疗对标准疗法无效的复发或进展性高级别胶质瘤年轻患者,覆盖儿童高级别小脑星形细胞瘤、儿童高级别大脑星形细胞瘤及多种复发儿童脑肿瘤。源站描述列出主要目标为确定客观缓解率,次要目标包括估计至进展时间、至治疗失败时间和至死亡时间的分布,评估毒性率尤其是症状性瘤内出血,并利用有限采样策略评价 Cilengitide 的血浆药代动力学。数据可用于儿童高级别胶质瘤治疗反应与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:儿童高级别小脑星形细胞瘤、儿童高级别大脑星形细胞瘤、复发儿童间变性星形细胞瘤、复发儿童间变性少突星形细胞瘤、复发儿童间变性少突胶质细胞瘤、复发儿童脑肿瘤、复发儿童小脑星形细胞瘤、复发儿童大脑星形细胞瘤。主要目标:I. 确定 Cilengitide 在对标准疗法无效的复发或进展性高级别胶质瘤年轻患者中的客观缓解率。次要目标:I. 估计这些患者的至进展时间、至治疗失败时间和至死亡时间的分布。II. 估计这些患者的毒性率,尤其是症状性瘤内出血。III. 使用有限采样策略评估 Cilengitide 在血浆中的药代动力学。IV

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Childhood Brain Tumor、Recurrent Childhood Cerebral Astrocytoma、Recurrent Childhood Glioblastoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00679354

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件:儿童高级别小脑星形细胞瘤、儿童高级别大脑星形细胞瘤、复发性儿童间变性星形细胞瘤、复发性儿童间变性少突星形细胞瘤、复发性儿童间变性少突胶质细胞瘤、复发性儿童脑肿瘤、复发性儿童小脑星形细胞瘤、复发性儿童大脑星形细胞瘤。主要目标:I. 确定西仑吉肽在标准治疗难治的复发性或进展性高级别胶质瘤年轻患者中的客观缓解率。次要目标:I. 估计这些患者的疾病进展时间、治疗失败时间和死亡时间的分布。II. 估计这些患者的毒性反应发生率,尤其是症状性瘤内出血。III. 采用有限采样策略评估西仑吉肽在血浆中的药代动力学。IV. 评估药物转运体(如乳腺癌耐药蛋白[BCRP]、P-糖蛋白[P-gp])的药遗传多态性,并探讨其与西仑吉肽体内处置的关系。试验概要:患者在第1、4、8、11、15、18、22和25天接受西仑吉肽静脉输注,持续1小时。

在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,每28天重复一个疗程。完成研究治疗后,患者每3个月随访一次,持续2年,之后定期随访3年。

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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