伏立诺他联合硼替佐米治疗难治或复发性儿童实体瘤（含中枢神经系统肿瘤与淋巴瘤）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦伏立诺他联合硼替佐米治疗难治或复发性儿童实体瘤（包括中枢神经系统肿瘤与淋巴瘤）的临床研究
基本信息
资源简介
伏立诺他联合硼替佐米治疗难治或复发性儿童实体瘤（含中枢神经系统肿瘤与淋巴瘤）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦伏立诺他联合硼替佐米治疗难治或复发性儿童实体瘤（包括中枢神经系统肿瘤与淋巴瘤）的临床研究。覆盖儿童伯基特淋巴瘤、儿童中枢神经系统绒毛膜癌、生殖细胞肿瘤、生殖细胞瘤、混合生殖细胞肿瘤、畸胎瘤、卵黄囊瘤及脉络丛肿瘤等病种。主要目标为确定最大耐受剂量和/或推荐 II 期剂量、描述毒性并表征药代动力学，次要目标为初步评估抗肿瘤活性。可用于儿童肿瘤用药剂量探索、毒性预测及药代动力学相关建模研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：儿童伯基特淋巴瘤、儿童中枢神经系统绒毛膜癌、儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、儿童中枢神经系统生殖细胞瘤、儿童中枢神经系统混合生殖细胞肿瘤、儿童中枢神经系统畸胎瘤、儿童中枢神经系统卵黄囊瘤、儿童脉络丛肿瘤。主要目标：I. 确定伏立诺他联合硼替佐米在难治或复发性实体瘤（包括中枢神经系统肿瘤和淋巴瘤）儿科患者中的最大耐受剂量和/或推荐 II 期剂量。II. 界定并描述该方案在这些患者中的毒性。III. 表征该方案在这些患者中的药代动力学。次要目标：I. 在 I 期研究的范围内初步界定该方案的抗肿瘤活性。
【主题与分类】
主题标签：Childhood Burkitt Lymphoma、Childhood Choroid Plexus Tumor、Childhood Craniopharyngioma、Childhood Diffuse Large Cell Lymphoma、Childhood Medulloepithelioma、Childhood Meningioma、Childhood Mixed Glioma、Childhood Oligodendroglioma、Recurrent Childhood Brain Stem Glioma、Recurrent Childhood Cerebral Astrocytoma。本站分类：肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00994500
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00994500
标准获取流程：
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- 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：儿童伯基特淋巴瘤、儿童中枢神经系统绒毛膜癌、儿童中枢神经系统生殖细胞肿瘤、儿童中枢神经系统生殖细胞瘤、儿童中枢神经系统混合性生殖细胞肿瘤、儿童中枢神经系统畸胎瘤、儿童中枢神经系统卵黄囊瘤、儿童脉络丛肿瘤。主要目标：I. 确定伏立诺他联合硼替佐米在患有难治性或复发性实体瘤（包括中枢神经系统肿瘤和淋巴瘤）的儿科患者中的最大耐受剂量和/或推荐的II期剂量。II. 界定并描述该方案在这些患者中的毒性。III. 表征该方案在这些患者中的药代动力学。次要目标：I. 在I期研究的范围内初步确定该方案的抗肿瘤活性。II. 通过测量外周血单核细胞（PBMC）中的NF-κB活性来评估硼替佐米的生物学活性。III. 通过使用PBMC中的GRP78分子伴侣标志物测量内质网应激反应来评估硼替佐米的生物学活性。
大纲：这是一项关于伏立诺他的多中心剂量递增研究。患者在第1-5天和第8-12天每天口服一次伏立诺他，并在第1、4、8和11天接受硼替佐米静脉注射，注射时间为3-5秒。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每21天重复疗程，最多持续2年。在基线和研究第1疗程期间收集血液样本以供进一步分析。完成研究治疗后，患者在30天内进行随访。
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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