Cixutumumab 治疗复发或难治性实体瘤患者
本数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 Cixutumumab（IMC-A12）用于儿童及青年复发或难治性恶性实体瘤的临床研究
基本信息
资源简介
Cixutumumab 治疗复发或难治性实体瘤患者
本数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 Cixutumumab（IMC-A12）用于儿童及青年复发或难治性恶性实体瘤的临床研究。覆盖成人横纹肌肉瘤、成人滑膜肉瘤、儿童肝母细胞瘤、儿童滑膜肉瘤、既往治疗过的儿童横纹肌肉瘤、复发性肾上腺皮质癌、复发性成人软组织肉瘤及复发性儿童肝癌等病种。主要目标为确定不同分层中的缓解率、描述毒性并刻画药代动力学；次要目标涉及 IGF-I、IGF-II、IGF-I 受体表达与缓解的关系及 HAHA 反应。可用于肿瘤治疗反应与安全性相关建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：成人横纹肌肉瘤、成人滑膜肉瘤、儿童肝母细胞瘤、儿童滑膜肉瘤、既往治疗过的儿童横纹肌肉瘤、复发性肾上腺皮质癌、复发性成人软组织肉瘤、复发性儿童肝癌。主要目标：I. 确定 IMC-A12（cixutumumab）在儿童及青年复发/难治性恶性实体瘤不同分层中给药后的缓解率。II. 进一步定义并描述 IMC-A12 的毒性。III. 进一步表征 IMC-A12 的药代动力学。次要目标：I. 检查肿瘤中胰岛素样生长因子（IGF）-I、IGF-II 和 IGF-I 受体（IR）的表达与对 IMC-A12 缓解之间的关系。II. 确定 IMC-A12 治疗后人抗人抗体（HAHA）反应。III. 进一步评估 IMC-A12 对
【主题与分类】
主题标签：Adult Rhabdomyosarcoma、Adult Synovial Sarcoma、Childhood Hepatoblastoma、Childhood Synovial Sarcoma、Recurrent Adrenocortical Carcinoma、Recurrent Adult Soft Tissue Sarcoma、Recurrent Childhood Liver Cancer、Recurrent Childhood Rhabdomyosarcoma、Recurrent Childhood Soft Tissue Sarcoma、Neuroectodermal Tumor。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00831844
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00831844
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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
疾病类型：成人横纹肌肉瘤、成人滑膜肉瘤、儿童肝母细胞瘤、儿童滑膜肉瘤、既往接受过治疗的儿童横纹肌肉瘤、复发性肾上腺皮质癌、复发性成人软组织肉瘤、复发性儿童肝癌。主要目标：I. 确定IMC-A12（cixutumumab）在儿童及青年复发性/难治性恶性实体瘤不同分层中的缓解率。II. 进一步明确并描述IMC-A12的毒性。III. 进一步表征IMC-A12的药代动力学。次要目标：I. 探讨肿瘤中胰岛素样生长因子（IGF）-I、IGF-II和IGF-I受体（IR）的表达与IMC-A12缓解之间的关系。II. 确定IMC-A12治疗后的人抗人抗体（HAHA）反应。III. 进一步评估IMC-A12对参与线性生长和血糖稳态的循环蛋白水平的影响，包括IGF-I、IGF-II、IGF-BP3、生长激素、胰岛素和C肽。研究方案：这是一项多中心研究。患者按疾病类型进行分层。
患者在第1、8、15和22天接受cixutumumab静脉注射（IV），输注时间超过1小时。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下，每28天重复治疗，最多24个疗程。患者定期采集血样进行相关性实验室研究。样本分析IGF-I、IGF-II、IGF-BP3、生长激素、胰岛素和C肽水平以及免疫原性。
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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