Cabozantinib-S-Malate 治疗复发、难治或新诊断的肉瘤、Wilms 瘤或其他罕见肿瘤的年轻患者
覆盖 Ewing 肉瘤、横纹肌肉瘤、非横纹肌肉瘤软组织肉瘤、Wilms 瘤、复发性可测量骨肉瘤,以及肾上腺皮质癌、肺泡软部肉瘤、中枢神经系统肿瘤、儿童透明细胞软组织肉瘤、透明细胞软组织肉瘤、肝母细胞瘤、肝细胞癌等罕见肿瘤

基本信息
资源简介
Cabozantinib-S-Malate 治疗复发、难治或新诊断的肉瘤、Wilms 瘤或其他罕见肿瘤的年轻患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Cabozantinib-S-Malate(XL184)在儿童及年轻成人中的肿瘤治疗研究。覆盖 Ewing 肉瘤、横纹肌肉瘤、非横纹肌肉瘤软组织肉瘤、Wilms 瘤、复发性可测量骨肉瘤,以及肾上腺皮质癌、肺泡软部肉瘤、中枢神经系统肿瘤、儿童透明细胞软组织肉瘤、透明细胞软组织肉瘤、肝母细胞瘤、肝细胞癌等罕见肿瘤。主要目标为评估客观缓解率与 4 个月疾病控制率,次要目标包括明确药物相关毒性。可用于肿瘤治疗反应预测与罕见肿瘤临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肾上腺皮质癌、肺泡软部肉瘤、中枢神经系统肿瘤、儿童透明细胞软组织肉瘤、透明细胞软组织肉瘤、Ewing 肉瘤、肝母细胞瘤、肝细胞癌。主要目标:I. 确定 cabozantinib-s-malate(XL184)在患有 Ewing 肉瘤、横纹肌肉瘤、非横纹肌肉瘤软组织肉瘤和 Wilms 瘤的儿童及年轻成人中的客观缓解率(完全缓解 + 部分缓解)。II. 评估 XL184 治疗是否较历史儿童肿瘤协作组(COG)经验改善复发性可测量骨肉瘤患者的 4 个月疾病控制率,或产生客观缓解率。次要目标:I. 进一步明确 XL184 在儿童、青少年和年轻成人患者中的相关毒性。II. 进一步明确 XL184 p
【主题与分类】
主题标签:Adrenal Cortical Carcinoma、Alveolar Soft Part Sarcoma、Central Nervous System Neoplasm、Clear Cell Sarcoma of Soft Tissue、Ewing Sarcoma、Hepatoblastoma、Hepatocellular Carcinoma、Osteosarcoma、Recurrent Adrenal Cortical Carcinoma、Recurrent Alveolar Soft Part Sarcoma。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02867592
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02867592
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肾上腺皮质癌、肺泡软组织肉瘤、中枢神经系统肿瘤、儿童软组织透明细胞肉瘤、软组织透明细胞肉瘤、尤文肉瘤、肝母细胞瘤、肝细胞癌。主要目标:I. 确定卡博替尼-s-苹果酸盐(XL184)在患有尤文肉瘤、横纹肌肉瘤、非横纹肌肉瘤软组织肉瘤和Wilms瘤的儿童及年轻成人中的客观缓解率(完全缓解+部分缓解)。II. 评估XL184治疗是否相较于历史儿童肿瘤学组(COG)经验,在复发性可测量骨肉瘤患者中改善4个月时的疾病控制率,或产生客观缓解率。次要目标:I. 进一步明确XL184在儿科、青少年及年轻成人患者中的相关毒性。II. 进一步明确XL184在儿科及青少年患者中的药代动力学。III. 估计各层的1年进展时间、无进展生存期(PFS)和总生存期,并在可行时与历史对照进行比较。探索性目标:I.
评估XL184对患者免疫细胞亚群的影响。II. 获取诊断时、复发时或两者的肿瘤组织(速冻、福尔马林固定石蜡包埋[FFPE]块或未染色切片),以供未来可能的研究使用。方案概要:患者在第1-28天按照剂量列线图连续口服卡博替尼-s-苹果酸盐(PO)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。研究治疗完成后,对患者进行随访,随访时间为30天,之后每6个月随访一次,持续1年,此后每年随访一次,最长随访至5年。
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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