Ixabepilone 治疗未缓解的实体瘤或白血病年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Ixabepilone 在年轻患者中的临床试验,覆盖难治性实体瘤(2007年10月4日起停止入组)以及复发或难治性白血病

基本信息
资源简介
Ixabepilone 治疗未缓解的实体瘤或白血病年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Ixabepilone 在年轻患者中的临床试验,覆盖难治性实体瘤(2007年10月4日起停止入组)以及复发或难治性白血病。数据涉及脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、肾癌、白血病、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤及未明确儿童实体瘤等病种。研究目标包括确定最大耐受剂量与剂量限制性毒性、毒性谱、血浆药代动力学、药效动力学,以及神经生长因子水平作为周围神经病变潜在替代标志物,并评估患者反应与耐受性比较。可用于药代动力学、毒性预测及疗效评估等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、性腺外生殖细胞肿瘤、肾癌、白血病、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌。目标:主要 确定 Ixabepilone 在难治性实体瘤(2007年10月4日起停止入组)或复发或难治性白血病年轻患者中的最大耐受剂量(MTD)和剂量限制性毒性(DLT)。 确定该药物在这些患者中的毒性谱。 确定该药物在这些患者中的血浆药代动力学。 确定该药物在这些患者中的药效动力学。 评估该药物开始前后神经生长因子水平,作为这些患者发生周围神经病变的潜在替代标志物。次要 确定接受该药物治疗的患者的反应。* 比较耐受性、毒
【主题与分类】
主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Childhood Germ Cell Tumor、Extragonadal Germ Cell Tumor、Kidney Cancer、Leukemia、Liver Cancer、Neuroblastoma、Ovarian Cancer、Sarcoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00030108
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00030108
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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:脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、性腺外生殖细胞肿瘤、肾癌、白血病、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌。目的:主要目标 * 确定伊沙匹隆在患有难治性实体瘤(自2007年10月4日起停止招募)或复发/难治性白血病的年轻患者中的最大耐受剂量(MTD)和剂量限制性毒性(DLT)。 * 确定该药物在这些患者中的毒性谱。 * 确定该药物在这些患者中的血浆药代动力学。 * 确定该药物在这些患者中的药效动力学。 * 评估开始使用该药物前后的神经生长因子水平,作为这些患者发生周围神经病变的潜在替代标志物。次要目标 * 确定接受该药物治疗的患者的反应。 * 比较参加本研究的年轻患者与正在进行的NCI医学分部I期研究中接受治疗的患有实体瘤的成人(自2007年10月4日起停止招募)对该药物的耐受性、毒性特征、MTD、DLT、药代动力学和药效动力学。
- 评估伊沙匹隆在实体瘤最大耐受剂量(MTD)下(扩展的白血病队列)的安全性和耐受性。
- 评估伊沙匹隆在难治性或复发性白血病年轻患者中的血浆药代动力学。
- 评估伊沙匹隆离体处理后,白血病原始细胞中微管蛋白聚合的基线程度。
- 比较伊沙匹隆与紫杉醇在离体条件下,在有和无强效P-糖蛋白抑制剂存在时,对白血病原始细胞中微管蛋白聚合的影响。
- 评估耐药白血病原始细胞中已知药物转运蛋白的活性。
大纲:这是一项多中心、剂量递增研究。患者在第1-5天接受伊沙匹隆静脉输注,历时1小时。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每21天重复治疗。3-6例患者的队列接受递增剂量的伊沙匹隆,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为6例患者中有2例或以上出现剂量限制性毒性时所对应的前一个剂量水平。
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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