拓扑替康治疗白血病、淋巴瘤或实体瘤所致肿瘤性脑膜炎的年轻患者

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于拓扑替康(topotecan)经脑室内给药治疗继发于白血病、淋巴瘤或实体瘤的肿瘤性脑膜炎年轻患者

Pediatric Brain Tumor ConsortiumPediatric Brain Tumor Consortium
clinicaltrials
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文本预测Brain and Central Nervous System TumorsCarcinoma of Unknown PrimaryLeukemiaLymphoma
Topotecan in Treating Young Patients With Neoplastic Meningitis Due to Leukemia, Lymphoma, or Solid Tumors

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

拓扑替康治疗白血病、淋巴瘤或实体瘤所致肿瘤性脑膜炎的年轻患者

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于拓扑替康(topotecan)经脑室内给药治疗继发于白血病、淋巴瘤或实体瘤的肿瘤性脑膜炎年轻患者。研究目标包括确定最大耐受剂量(MTD)、毒性反应与剂量限制性毒性,判断 MTD 是否为药代动力学最优剂量(以脑脊液中拓扑替康内酯浓度定义),并初步评估抗肿瘤活性、脑脊液药代动力学及治疗后中枢影像复查与疗效的相关性。数据可用于剂量探索、药代动力学与疗效预测等研究(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、原发灶不明癌、白血病、淋巴瘤、未明确的儿童实体瘤(方案特定)。目标:主要 确定脑室内注射拓扑替康在继发于白血病、淋巴瘤或实体瘤的肿瘤性脑膜炎年轻患者中的最大耐受剂量(MTD)。 确定该药在这些患者中的毒性反应和剂量限制性毒性。 确定该药的 MTD 是否也是药代动力学最优剂量,后者由这些患者脑脊液(CSF)中的拓扑替康内酯浓度定义。次要 初步确定该药在这些患者中的抗肿瘤活性。 确定该药在这些患者脑脊液中的药代动力学。 将治疗后中枢复查影像(如可行)的观察效应与该药的疗效进行相关性分析

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Carcinoma of Unknown Primary、Leukemia、Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00112619

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    • 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。

数据说明

疾病:脑及中枢神经系统肿瘤、原发灶不明癌、白血病、淋巴瘤、未明确的儿童实体瘤、方案特定。

目的:

主要目的

  • 确定鞘内注射拓扑替康在继发于白血病、淋巴瘤或实体瘤的肿瘤性脑膜炎年轻患者中的最大耐受剂量(MTD)。
  • 确定该药物在这些患者中的毒性反应和剂量限制性毒性。
  • 确定该药物的MTD是否同时也是药代动力学最佳剂量,即这些患者脑脊液(CSF)中拓扑替康内酯浓度所定义的剂量。

次要目的

  • 初步确定该药物在这些患者中的抗肿瘤活性。
  • 确定该药物在这些患者脑脊液中的药代动力学。
  • 将治疗后中心审查影像学(如可行)观察到的效应与这些患者对该药物的反应进行相关性分析。

方案概要:这是一项非随机、剂量递增、多中心研究。

  • 诱导治疗(第1-4周):患者在第1周和第3周的第1-5天接受鞘内注射拓扑替康*,输注时间超过5分钟。随后患者在第5周进入巩固治疗。

注:*愿意参与的患者仅在第3周第1天接受1次腰穿(而非脑室内)注射拓扑替康。*巩固治疗(第5-10周):患者在第5周和第8周的第1-5天接受脑室内注射拓扑替康。随后患者在第11周进入维持治疗。*维持治疗(第11-54周):患者在第11、15、19、23、27、31、35、39、43、47和51周的第1-5天接受脑室内注射拓扑替康。3-6名患者组成的队列接受递增剂量的脑室内拓扑替康,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名出现剂量限制性毒性时所对应的前一个剂量水平。一旦确定MTD,该队列将扩大至25名患者,并且如果在MTD水平接受治疗的25名患者中有23名达到目标药代动力学参数,则宣布MTD为药代动力学最佳剂量。预计入组人数:本研究将共计入组28-49名患者。

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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