INCB7839 治疗儿童复发/进展性高级别胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 INCB7839 治疗儿童复发或进展性高级别胶质瘤。INCB7839 是 ADAM10 和 ADAM17 蛋白酶抑制剂,ADAM10 负责将 NLGN3 释放至肿瘤微环境,是潜在治疗靶点

基本信息
资源简介
INCB7839 治疗儿童复发/进展性高级别胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 INCB7839 治疗儿童复发或进展性高级别胶质瘤。覆盖 Glioblastoma Multiforme、Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Oligodendroglioma、DIPG、High-grade Astrocytoma NOS 及 CNS Primary Tumor, NOS(Malignant Glioma)等病种。INCB7839 是 ADAM10 和 ADAM17 蛋白酶抑制剂,ADAM10 负责将 NLGN3 释放至肿瘤微环境,是潜在治疗靶点。临床前研究显示其可抑制儿童高级别胶质瘤生长并改善总生存,且能穿透脑组织实现 A。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:Glioblastoma Multiforme、Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Oligodendroglioma、DIPG、High-grade Astrocytoma NOS、CNS Primary Tumor, NOS(Malignant Glioma)。INCB7839 是 ADAM(A Disintegrin and Metalloprotease)10 和 17 蛋白酶的抑制剂。神经元活动通过 neuroligin-3(NLGN3)调控胶质瘤生长。ADAM10 是负责将 NLGN3 释放到肿瘤微环境中的蛋白酶,是一个有前景的治疗靶点。INCB7839 在患者来源的儿童高级别胶质瘤(GBM 和 DIPG)中的临床前研究显示,INCB7839 抑制儿童高级别胶质瘤生长并改善总生存。体内测试还表明,INCB7839 穿透脑组织足以实现其 ADAM10 抑制的药效学效应。在其他动物中的进一步临床前研究显示毒性极小,包括非不良
【主题与分类】
主题标签:Glioblastoma Multiforme、Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Oligodendroglioma、DIPG、High-grade Astrocytoma NOS。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04295759
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:多形性胶质母细胞瘤、间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、DIPG、高级别星形细胞瘤NOS、中枢神经系统原发性肿瘤、NOS(恶性胶质瘤)。INCB7839是ADAM(一种解整合素和金属蛋白酶)10和17蛋白酶的抑制剂。神经元活动通过神经连接蛋白-3(NLGN3)调节胶质瘤生长。ADAM10是负责将NLGN3释放到肿瘤微环境中的蛋白酶,是一个有前景的治疗靶点。INCB7839在患者来源的儿童高级别胶质瘤(GBM和DIPG)中的临床前研究表明,INCB7839可抑制儿童高级别胶质瘤生长并改善总生存期。体内试验还表明,INCB7839可穿透脑组织,足以达到其抑制ADAM10的药效学效果。在其他动物中的进一步临床前研究显示,毒性极小,包括血清肝胆酶、蛋白质、钙、胆固醇值非不良至轻度升高,以及红细胞质量参数轻微下降;所有参数均恢复。INCB7839已在针对既往接受过治疗的实体瘤和乳腺癌的I期和II期临床试验中进行了评估。
在所记录的不良事件(AEs)中,大多数严重程度为轻至中度,最常见的为疲劳、恶心、厌食、腹泻、呕吐、腹痛、贫血和便秘。在I期临床试验中,INCB7839单药治疗的剂量限制性毒性被认定为深静脉血栓形成(DVT)。41例患者中,共发生9起血栓事件,包括轻度浅表性血栓性静脉炎(n=1)、深静脉血栓形成(n=4)、一例头颈部鳞状细胞癌患者发生腔静脉血栓形成伴肾功能不全(n=1)、一例乳腺癌患者发生心房血栓(n=1),以及两例激素难治性前列腺癌患者发生肺栓塞(n=2)。总体而言,INCB7839确实在一些成年患者中表现出促凝血效应,导致深静脉血栓形成的发生率增加,无论是单独使用还是联合使用。该效应的机制尚不清楚,且血栓形成的频率与
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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