Tegavivint治疗复发或难治性实体瘤(含淋巴瘤和硬纤维瘤)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tegavivint治疗儿童复发或难治性实体瘤(包括非霍奇金淋巴瘤和硬纤维瘤)的临床试验

基本信息
资源简介
Tegavivint治疗复发或难治性实体瘤(含淋巴瘤和硬纤维瘤)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tegavivint治疗儿童复发或难治性实体瘤(包括非霍奇金淋巴瘤和硬纤维瘤)的临床试验。覆盖结直肠癌、子宫内膜癌、黑色素瘤、神经母细胞瘤、卵巢癌、胰腺导管腺癌、复发性硬纤维瘤、复发性尤文肉瘤等病种。研究包含剂量递增阶段,旨在估计最大耐受剂量和/或推荐2期剂量;以及2期阶段,初步评估抗肿瘤活性。可用于肿瘤学药物剂量探索与疗效评价相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:结直肠癌、子宫内膜癌、黑色素瘤、神经母细胞瘤、卵巢癌、胰腺导管腺癌、复发性硬纤维瘤、复发性尤文肉瘤。主要目标:I. 在28天周期中,对患有复发/难治性实体瘤(包括非霍奇金淋巴瘤和硬纤维瘤)的儿科患者,以静脉输注方式给予tegavivint,输注时间超过4小时,每周一次,连续3周,随后休息1周,估计其最大耐受剂量(MTD)和/或推荐2期剂量(RP2D)。(1期剂量递增)II. 初步确定tegavivint在患有复发或难治性尤文肉瘤、肝脏肿瘤(肝细胞癌[HCC]和肝母细胞瘤)、骨肉瘤、Wilms瘤、硬纤维瘤以及具有Wnt通路异常的肿瘤的儿科患者中的抗肿瘤活性。(2期)III. 定义并描述
【主题与分类】
主题标签:Colorectal Carcinoma、Endometrial Carcinoma、Melanoma、Neuroblastoma、Ovarian Carcinoma、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma、Recurrent Desmoid Fibromatosis、Recurrent Ewing Sarcoma、Recurrent Hepatoblastoma、Recurrent Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04851119
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04851119
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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:结直肠癌、子宫内膜癌、黑色素瘤、神经母细胞瘤、卵巢癌、胰腺导管腺癌、复发性硬纤维瘤病、复发性尤文肉瘤。主要目标:I. 评估替加维特(tegavivint)以4小时静脉输注方式给药,每周一次,连续3周后休息1周,以28天为一个周期,用于复发/难治性实体瘤(包括非霍奇金淋巴瘤和硬纤维瘤)儿科患者时的最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的2期剂量(RP2D)。(1期剂量递增)II. 初步确定替加维特在复发或难治性尤文肉瘤、肝脏肿瘤(肝细胞癌[HCC]和肝母细胞瘤)、骨肉瘤、Wilms瘤、硬纤维瘤以及具有Wnt通路异常的肿瘤儿科患者中的抗肿瘤活性。(2期)III. 确定并描述替加维特按此方案给药时的毒性。(I期)IV. 表征替加维特在复发或难治性癌症儿科患者中的药代动力学。(I期)次要目标:I.
初步确定tegavivint对复发/难治性实体瘤儿科患者(包括淋巴瘤和硬纤维瘤)的抗肿瘤活性,限于一项I期研究范围内。探索性目标:I. 使用存档肿瘤组织检测WNT/β-catenin通路的基线活性是否与临床缓解相关。II. 表征肿瘤组织中的药效学变化,以检查tegavivint的靶点结合情况。III. 表征tegavivint对血清蛋白生物标志物的药效学活性。方案概要:这是一项I期剂量递增研究,随后进行II期研究。患者在每个周期的第1、8和15天接受tegavivint静脉输注,输注时间超过4小时。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每28天重复一次,最多26个周期或24个月。患者在基线时、第1周期后以及治疗期间每3个周期接受一次X线检查,并在基线时、治疗期间每6个周期、第12个月和第24个月,之后每年一次直至60个月接受双能X线吸收法(DEXA)扫描。
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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