17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素治疗晚期上皮癌、恶性淋巴瘤或肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)治疗晚期上皮癌、恶性淋巴瘤或肉瘤的临床研究

基本信息
资源简介
17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素治疗晚期上皮癌、恶性淋巴瘤或肉瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)治疗晚期上皮癌、恶性淋巴瘤或肉瘤的临床研究。覆盖AIDS相关外周/系统性淋巴瘤、AIDS相关原发性中枢神经系统淋巴瘤、间变性大细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、软骨肉瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区B细胞淋巴瘤、眼内淋巴瘤及转移性尤文肉瘤/外周原始神经外胚层肿瘤等病种。研究目标包括确定剂量限制性毒性、最大耐受剂量、显著毒性反应、疗效反应及17-AAG与17AG的药代动力学,采用剂量递增设计。可用于肿瘤治疗反应与毒性预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:AIDS相关外周/系统性淋巴瘤、AIDS相关原发性中枢神经系统淋巴瘤、间变性大细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、软骨肉瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区B细胞淋巴瘤、眼内淋巴瘤、转移性尤文肉瘤/外周原始神经外胚层肿瘤。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)在晚期上皮癌、恶性淋巴瘤或肉瘤患者中的剂量限制性毒性和最大耐受剂量。II. 确定该药物在这些患者中相关的显著毒性反应。III. 确定接受该药物治疗的患者的反应。IV. 确定17-AAG和17AG在这些患者中的药代动力学。概述:这是一项剂量递增研究。患者根据2种方案中的1种接受治疗。方案B:P
【主题与分类】
主题标签:AIDS-related Primary CNS Lymphoma、Anaplastic Large Cell Lymphoma、Angioimmunoblastic T-cell Lymphoma、Chondrosarcoma、Intraocular Lymphoma、Metastatic Osteosarcoma、Nodal Marginal Zone B-cell Lymphoma、Ovarian Sarcoma、Recurrent Adult Burkitt Lymphoma、Recurrent Adult Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004241
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004241
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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:艾滋病相关的外周/系统性淋巴瘤、艾滋病相关的原发性中枢神经系统淋巴瘤、间变性大细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、软骨肉瘤、黏膜相关淋巴组织的结外边缘区B细胞淋巴瘤、眼内淋巴瘤、转移性尤文肉瘤/外周原始神经外胚层肿瘤。主要目标:I. 确定17-N-烯丙氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)在晚期上皮癌、恶性淋巴瘤或肉瘤患者中的剂量限制性毒性和最大耐受剂量。II. 确定该药物在这些患者中相关的显著毒性效应。III. 确定接受该药物治疗的患者的反应。IV. 确定17-AAG和17AG在这些患者中的药代动力学。大纲:这是一项剂量递增研究。患者根据2种方案中的1种接受治疗。方案B:患者接受17-N-烯丙氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)静脉注射,持续1-2小时,每周两次,连续3周。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每4周重复疗程。方案C:患者接受17-AAG静脉注射,持续1-2小时,每周两次,连续2周。
在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每3周重复疗程。在两种方案中,3-6名患者组成的队列接受递增剂量的17-AAG,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为6名患者中有2名出现剂量限制性毒性之前的剂量。至少有6名患者在MTD接受治疗。预计招募人数:本研究最多将招募60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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