维莫非尼治疗伴BRAF V600突变的复发或难治性晚期实体瘤、非霍奇金淋巴瘤或组织细胞疾病患者(儿童MATCH治疗试验)
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项儿科MATCH治疗试验,研究对象为携带BRAF V600激活突变的复发或难治性晚期实体瘤(含中枢神经系统肿瘤)、淋巴瘤或组织细胞疾病患儿,涉及晚期恶性实体肿瘤、儿童非霍奇金淋巴瘤、室管膜瘤、Ewing肉瘤、肝母细胞瘤、朗格汉斯细胞组织细胞增生

基本信息
资源简介
维莫非尼治疗伴BRAF V600突变的复发或难治性晚期实体瘤、非霍奇金淋巴瘤或组织细胞疾病患者(儿童MATCH治疗试验)
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项儿科MATCH治疗试验,研究对象为携带BRAF V600激活突变的复发或难治性晚期实体瘤(含中枢神经系统肿瘤)、淋巴瘤或组织细胞疾病患儿,涉及晚期恶性实体肿瘤、儿童非霍奇金淋巴瘤、室管膜瘤、Ewing肉瘤、肝母细胞瘤、朗格汉斯细胞组织细胞增生症、恶性生殖细胞肿瘤等病种。主要目标是测定Vemurafenib治疗的客观缓解率,次要目标包括估计无进展生存期及获取耐受性信息,可用于儿科精准肿瘤治疗相关的疗效与安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期恶性实体肿瘤、Ann Arbor III期儿童非霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IV期儿童非霍奇金淋巴瘤、室管膜瘤、Ewing肉瘤、肝母细胞瘤、朗格汉斯细胞组织细胞增生症、恶性生殖细胞肿瘤。主要目标:I. 确定接受vemurafenib治疗的携带BRAF V600激活突变的晚期实体瘤(包括中枢神经系统[CNS]肿瘤)、淋巴瘤或组织细胞疾病儿科患者的客观缓解率(ORR;完全缓解+部分缓解)。次要目标:I. 估计接受vemurafenib治疗的携带BRAF V600激活突变的晚期实体瘤(包括CNS肿瘤)、淋巴瘤或组织细胞疾病儿科患者的无进展生存期。II. 获取关于vemurafenib在复发或难治性儿童中耐受性的信息
【主题与分类】
主题标签:Advanced Malignant Solid Neoplasm、Ependymoma、Ewing Sarcoma、Hepatoblastoma、Langerhans Cell Histiocytosis、Malignant Germ Cell Tumor、Malignant Glioma、Osteosarcoma、Recurrent Childhood Non-Hodgkin Lymphoma、Recurrent Malignant Solid Neoplasm。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03220035
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03220035
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚期恶性实体肿瘤、Ann Arbor III期儿童非霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor IV期儿童非霍奇金淋巴瘤、室管膜瘤、尤文肉瘤、肝母细胞瘤、朗格汉斯细胞组织细胞增生症、恶性生殖细胞肿瘤。主要目的:I. 确定携带激活型BRAF V600突变的晚期实体瘤(包括中枢神经系统[CNS]肿瘤)、淋巴瘤或组织细胞疾病儿科患者接受维莫非尼治疗后的客观缓解率(ORR;完全缓解+部分缓解)。次要目的:I. 估计携带激活型BRAF V600突变的晚期实体瘤(包括CNS肿瘤)、淋巴瘤或组织细胞疾病儿科患者接受维莫非尼治疗后的无进展生存期。II. 获取维莫非尼在复发或难治性癌症儿童中的耐受性信息。探索性目的:I. 通过评估循环肿瘤脱氧核糖核酸(DNA),探索对肿瘤基因组随时间变化进行分析的方法。方案概要:患者在第1-28天每日两次(BID)口服(PO)维莫非尼。
在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每28天重复一次,最多持续2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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