Zanzalintinib 治疗复发或转移性嗅神经母细胞瘤的 2 期研究
源站描述显示,主要目标为评估 Zanzalintinib 的疗效,主要终点 ORR 按 RECIST v1.1 由研究者放射科评估判定完全缓解或部分缓解的比例;次要目标包括评估代谢反应,终点 OMRR 按 PERCIST v1.0 基于 DOTATATE-PET 影像判定完全或部分代谢缓解比例,并估

基本信息
资源简介
Zanzalintinib 治疗复发或转移性嗅神经母细胞瘤的 2 期研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Zanzalintinib 用于复发或转移性嗅神经母细胞瘤(R/M ONB)的 2 期研究。源站描述显示,主要目标为评估 Zanzalintinib 的疗效,主要终点 ORR 按 RECIST v1.1 由研究者放射科评估判定完全缓解或部分缓解的比例;次要目标包括评估代谢反应,终点 OMRR 按 PERCIST v1.0 基于 DOTATATE-PET 影像判定完全或部分代谢缓解比例,并估计中位缓解持续时间 DOR。数据可用于围绕该适应症的药物疗效与代谢反应相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性嗅神经母细胞瘤。主要目标:• 评估 Zanzalintinib 在 R/M ONB 患者中的疗效 终点 ORR,定义为根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)第 1.1 版,由研究者放射科评估判定达到完全缓解(CR)或部分缓解(PR)的患者比例。次要目标:• 评估 Zanzalintinib 在 R/M ONB 患者中的代谢反应 终点客观代谢缓解率(OMRR),定义为根据 PERCIST v.1.0,使用 DOTATATE-PET 成像,基于放射科和/或核医学研究者评估,达到完全代谢缓解(CMR)或部分代谢缓解(PMR)的患者比例。• 估计中位缓解持续时间(DOR) 终点 DOR,定义为从首次记录 CR 起的时间
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Olfactory Neuroblastoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07527169
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07527169
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:转移性嗅神经母细胞瘤。
主要目标:• 评估Zanzalintinib在复发/转移性嗅神经母细胞瘤(R/M ONB)患者中的疗效。终点:客观缓解率(ORR),定义为根据研究者放射科医师评估,按照实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版测量的达到完全缓解(CR)或部分缓解(PR)的患者比例。
次要目标:• 评估Zanzalintinib在R/M ONB患者中的代谢反应。终点:客观代谢缓解率(OMRR),定义为根据研究者放射科和/或核医学科评估,使用DOTATATE-PET成像按照PERCIST v.1.0测量的达到完全代谢缓解(CMR)或部分代谢缓解(PMR)的患者比例。• 估计中位缓解持续时间(DOR)。终点:DOR,定义为从首次记录CR或PR到最早记录的疾病进展或任何原因死亡,或末次随访时无疾病进展或死亡的时间,以先发生者为准。
• 代谢缓解持续时间(DOMR)终点 DOMR,定义为从首次记录到CMR或PMR至记录到代谢性疾病进展或任何原因死亡的最早日期,或未发生疾病进展或死亡的末次随访,以先发生者为准。 • 缓解时间 终点 在客观缓解者(CR和PR)中,从治疗开始日期(C1D1)至首次放射学证据显示CR或PR之间的时间。 • 估计中位无进展生存期(PFS)和12个月PFS率 终点 PFS,定义为从剂量开始日期至记录到疾病进展或任何原因死亡的最早日期,或未发生疾病进展或死亡的末次随访,以先发生者为准。 估计中位总生存期(OS)和12个月OS 终点 OS,定义为从剂量开始日期至任何原因死亡或未发生死亡的末次随访的时间。 • 评估Zanzalintinib的安全性 终点 安全
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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