Tanespimycin 治疗复发或难治性白血病或实体瘤的年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Tanespimycin(17-AAG)在复发或难治性白血病或特定实体瘤年轻患者中的研究

基本信息
资源简介
Tanespimycin 治疗复发或难治性白血病或实体瘤的年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Tanespimycin(17-AAG)在复发或难治性白血病或特定实体瘤年轻患者中的研究。覆盖儿童慢性髓系白血病、促结缔组织增生性小圆细胞肿瘤、播散性神经母细胞瘤、转移性儿童软组织肉瘤、转移性 Ewing 肉瘤、转移性骨肉瘤、既往治疗过的儿童横纹肌肉瘤及复发性儿童急性淋巴细胞白血病。主要目标为确定剂量限制性毒性与最大耐受剂量,并检测影响癌细胞存活和增殖的关键蛋白水平;次要目标包括药代动力学及遗传多态性影响。可用于儿科肿瘤用药剂量与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童慢性髓系白血病、儿童促结缔组织增生性小圆细胞肿瘤、播散性神经母细胞瘤、转移性儿童软组织肉瘤、转移性 Ewing 肉瘤/外周原始神经外胚层肿瘤、转移性骨肉瘤、既往治疗过的儿童横纹肌肉瘤、复发性儿童急性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 确定 17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)在复发或难治性白血病或选定实体瘤儿科患者中的剂量限制性毒性和最大耐受剂量(MTD)。II. 确定在接受该药物 MTD 治疗的患者中已知影响癌细胞存活和增殖的关键蛋白水平。次要目标:I. 确定该药物在这些患者中的药代动力学。II. 评估已知改变活性的遗传多态性的影响
【主题与分类】
主题标签:Childhood Chronic Myelogenous Leukemia、Disseminated Neuroblastoma、Metastatic Childhood Soft Tissue Sarcoma、Metastatic Osteosarcoma、Recurrent Childhood Rhabdomyosarcoma、Recurrent Childhood Soft Tissue Sarcoma、Recurrent Neuroblastoma、Recurrent Osteosarcoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00093821
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00093821
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- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:儿童慢性粒细胞白血病、儿童促结缔组织增生性小圆细胞肿瘤、播散性神经母细胞瘤、转移性儿童软组织肉瘤、转移性尤文肉瘤/外周原始神经外胚层肿瘤、转移性骨肉瘤、既往接受过治疗的儿童横纹肌肉瘤、复发性儿童急性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 确定17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)在复发性或难治性白血病或选定实体瘤儿科患者中的剂量限制性毒性和最大耐受剂量(MTD)。II. 确定在接受该药物MTD治疗的患者中,已知影响癌细胞存活和增殖的关键蛋白水平。次要目标:I. 确定该药物在这些患者中的药代动力学。II. 评估已知会改变参与该药物代谢的酶活性的遗传多态性的影响。III. 将氟脱氧葡萄糖F18积聚的改变与接受该药物治疗患者的肿瘤反应相关联。大纲:这是一项剂量递增、多中心研究。
患者根据诊断进行分层(白血病与实体瘤)。患者在第1、4、8和11天(实体瘤患者)或第1、4、8、11、15和18天(白血病患者)接受坦螺旋霉素静脉注射,持续2-6小时。若无疾病进展或不可接受的毒性,所有患者的疗程每21天重复一次。3-6名患者的队列接受递增剂量的坦螺旋霉素,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为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的前一剂量。至少有15名患者在MTD下接受治疗。患者随访30天。
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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