FR901228 治疗儿童难治性或复发性实体瘤或白血病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 FR901228(depsipeptide)在儿童难治性或复发性实体瘤或白血病中的临床研究

基本信息
资源简介
FR901228 治疗儿童难治性或复发性实体瘤或白血病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 FR901228(depsipeptide)在儿童难治性或复发性实体瘤或白血病中的临床研究。覆盖母细胞期慢性髓性白血病、儿童中枢神经系统生殖细胞瘤、儿童脉络丛肿瘤、儿童慢性髓性白血病、儿童颅咽管瘤及儿童 I、II、III 级脑膜瘤等病种。研究目标包括确定实体瘤患儿的最大耐受剂量、剂量限制性毒性、药代动力学,评估该药在难治或复发性白血病患者中于实体瘤 MTD 下的耐受性,并初步判断抗肿瘤活性。该数据可用于儿科肿瘤药物剂量探索与毒性预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:母细胞期慢性髓性白血病、儿童中枢神经系统生殖细胞瘤、儿童脉络丛肿瘤、儿童慢性髓性白血病、儿童颅咽管瘤、儿童 I 级脑膜瘤、儿童 II 级脑膜瘤、儿童 III 级脑膜瘤。主要目标:I. 确定 FR901228(depsipeptide)在难治性或复发性实体瘤儿科患者中的最大耐受剂量(MTD)。II. 确定该药在这些患者中的剂量限制性毒性反应。III. 确定该药在这些患者中的药代动力学。IV. 评估该药在难治性或复发性白血病患者中于实体瘤 MTD 下的耐受性。V. 初步确定该药在这些患者中的抗肿瘤活性。概要:这是一项剂量递增、多中心研究。患者接受 FR901228(depsipeptide)静脉注射
【主题与分类】
主题标签:Childhood Choroid Plexus Tumor、Childhood Chronic Myelogenous Leukemia、Childhood Craniopharyngioma、Childhood Grade I Meningioma、Childhood Grade II Meningioma、Childhood Grade III Meningioma、Childhood Infratentorial Ependymoma、Childhood Low-grade Cerebral Astrocytoma、Childhood Spinal Cord Neoplasm、Childhood Supratentorial Ependymoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00053963
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00053963
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:原始细胞期慢性髓系白血病、儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、儿童脉络丛肿瘤、儿童慢性髓系白血病、儿童颅咽管瘤、儿童I级脑膜瘤、儿童II级脑膜瘤、儿童III级脑膜瘤。主要目标:I. 确定FR901228(缩肽)在难治性或复发性实体瘤儿科患者中的最大耐受剂量(MTD)。II. 确定该药物在这些患者中的剂量限制性毒性效应。III. 确定该药物在这些患者中的药代动力学。IV. 评估该药物在难治性或复发性白血病患者中按实体瘤MTD给药时的耐受性。V. 初步确定该药物在这些患者中的抗肿瘤活性。大纲:这是一项剂量递增、多中心研究。患者在第1、8和15天接受FR901228(缩肽)静脉给药,输注时间超过4小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个疗程。实体瘤患者按3-6人一组接受FR901228剂量递增,直至确定最大耐受剂量(MTD)。
最大耐受剂量(MTD)定义为在3名患者中有2名或6名患者中有2名经历剂量限制性毒性反应之前的一个剂量水平。白血病患者按上述方式接受FR901228治疗,每组3名患者(共6名患者)达到MTD。随后对患者进行生存随访。
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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