替莫唑胺联合O6-苄基鸟嘌呤治疗儿童实体瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录替莫唑胺联合O6-苄基鸟嘌呤(O6-BG)治疗儿童难治性实体瘤的临床研究信息,覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、儿童及性腺外生殖细胞肿瘤、肾癌、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌和肉瘤等病种

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其他预测Brain and Central Nervous System TumorsChildhood Germ Cell TumorExtragonadal Germ Cell TumorKidney CancerLiver CancerNeuroblastomaOvarian CancerSarcoma
Temozolomide and O6-benzylguanine in Treating Children With Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

替莫唑胺联合O6-苄基鸟嘌呤治疗儿童实体瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录替莫唑胺联合O6-苄基鸟嘌呤(O6-BG)治疗儿童难治性实体瘤的临床研究信息,覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、儿童及性腺外生殖细胞肿瘤、肾癌、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌和肉瘤等病种。研究目标包括确定联合方案的最大耐受剂量、剂量限制性毒性与毒性谱,评估O6-BG及其活性代谢物8-oxo-O6-BG的血浆药代动力学,并将外周血单核细胞中丙氨酸-乙醛酸氨基转移酶水平与血液学毒性程度相关联。该研究为剂量递增设计,可用于儿童实体瘤联合用药的剂量探索与毒性预测分析(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、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤。目标: 确定替莫唑胺与生物活性剂量的O6-苄基鸟嘌呤(O6-BG)联合给药在难治性实体瘤儿童中的最大耐受剂量。 确定该联合方案在这些患者中的剂量限制性毒性和毒性谱。 评估O6-BG及其活性代谢物8-oxo-O6-BG在这些患者中的血浆药代动力学。 评估该联合方案在这些患者中的血浆药代动力学。* 将外周血单核细胞中丙氨酸-乙醛酸氨基转移酶水平与该联合方案在这些患者中的血液学毒性程度相关联。概要:这是一项剂量递增研究。患者接受O6-苄基鸟嘌呤(O6-

【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、Liver Cancer、Neuroblastoma、Ovarian Cancer、Sarcoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00020150

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    • 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。

数据说明

疾病:脑及中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、性腺外生殖细胞肿瘤、肾癌、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤。

目的:

  • 确定在患有难治性实体瘤的儿童中,与生物活性剂量的O6-苄基鸟嘌呤(O6-BG)联合使用的替莫唑胺的最大耐受剂量。
  • 确定该组合在这些患者中的剂量限制性毒性和毒性特征。
  • 评估O6-BG及其活性代谢物8-氧代-O6-BG在这些患者中的血浆药代动力学。
  • 评估该组合在这些患者中的血浆药代动力学。
  • 将外周血单核细胞中丙氨酸-乙醛酸氨基转移酶的水平与该组合在这些患者中血液学毒性的程度相关联。

大纲:这是一项剂量递增研究。患者接受O6-苄基鸟嘌呤(O6-BG)静脉注射,持续1小时,30分钟后口服替莫唑胺,每天一次,连续5天。在没有不可接受的毒性或疾病进展的情况下,治疗每28天继续一次,最多12个疗程。O6-BG的顺序剂量递增之后是替莫唑胺的顺序剂量递增。

每组3-6名患者接受递增剂量的O6-BG和替莫唑胺,直至确定每种药物的最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为在3或6名患者中至少有2名经历剂量限制性毒性之前的剂量。生活质量在基线时以及第1、3、6、8和12疗程前进行评估。预计招募:本研究将在1-2年内招募总共21-48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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