Nirogacestat 治疗不可手术切除硬纤维瘤的研究

覆盖进展性、不可手术切除的硬纤维瘤患者,包括儿童和青少年。主要目标包括估计 2 年无进展生存率、描述毒性、表征药代动力学;次要目标为确定客观肿瘤缓解率;探索性目标涉及收集血液及肿瘤样本以关联 CTNNB1 和 APC 基因突变与肿瘤反应

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clinicaltrials
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医学影像预测Desmoid FibromatosisRecurrent Desmoid FibromatosisUnresectable Desmoid Fibromatosis
A Study of a New Drug, Nirogacestat, for Treating Desmoid Tumors That Cannot be Removed by Surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Nirogacestat 治疗不可手术切除硬纤维瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Nirogacestat 治疗不可手术切除的硬纤维瘤(Desmoid Fibromatosis)。覆盖进展性、不可手术切除的硬纤维瘤患者,包括儿童和青少年。主要目标包括估计 2 年无进展生存率、描述毒性、表征药代动力学;次要目标为确定客观肿瘤缓解率;探索性目标涉及收集血液及肿瘤样本以关联 CTNNB1 和 APC 基因突变与肿瘤反应。可用于研究该药物在特定人群中的疗效、安全性及基因组相关性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:硬纤维瘤病、复发性硬纤维瘤病、不可手术切除的硬纤维瘤病。主要目标:I. 估计接受 nirogacestat 治疗的进展性、不可手术切除的硬纤维瘤患者的 2 年无进展生存(PFS)率。II. 描述 nirogacestat 在患有硬纤维瘤的儿童和青少年中的毒性。III. 表征 nirogacestat 在儿童和青少年中的药代动力学(PK)。次要目标:I. 确定 nirogacestat 在患有进展性、不可手术切除的硬纤维瘤的儿童和青少年中的客观肿瘤缓解率(ORR)。探索性目标:I. 从入组本试验的患者中收集血液、存档肿瘤样本和研究期间/治疗后的肿瘤样本(如可用),以将各种 CTNNB1 和 APC 基因突变及基因组特征与肿瘤反应相关联。

【主题与分类】

主题标签:Desmoid Fibromatosis、Recurrent Desmoid Fibromatosis、Unresectable Desmoid Fibromatosis。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04195399

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    • 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。

数据说明

疾病:硬纤维瘤病、复发性硬纤维瘤病、不可切除的硬纤维瘤病。主要目标:I. 评估尼罗加司他治疗进展性、手术不可切除的硬纤维瘤患者的2年无进展生存(PFS)率。II. 描述尼罗加司他在儿童和青少年硬纤维瘤患者中的毒性。III. 表征尼罗加司他在儿童和青少年中的药代动力学(PK)。次要目标:I. 确定尼罗加司他在进展性、手术不可切除的硬纤维瘤儿童和青少年患者中的客观肿瘤缓解率(ORR)。探索性目标:I. 收集入组本试验患者的血液、存档肿瘤样本和研究期间/治疗后的肿瘤样本(如可用),以将各种CTNNB1和APC基因突变及基因组特征与肿瘤缓解和PFS相关联。II. 探索尼罗加司他对免疫细胞和外周血免疫球蛋白水平的影响。III. 在基线、治疗期间和进展时收集血液样本用于生物样本库保存,以供未来研究。IV.

比较使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)、世界卫生组织(WHO)标准以及磁共振成像(MRI)的T2和体积变化来评估肿瘤反应。V. 利用专门为成人硬纤维瘤患者开发的患者报告结局(PROs)评估工具(GOunder/DTRF硬纤维瘤症状/影响量表[GODDESS])和患者报告结局测量信息系统(PROMIS),探讨PROs与肿瘤反应及无进展生存期(PFS)之间的关系。大纲:患者在第1-28天口服尼罗加司他(PO),每日两次(BID)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。患者在研究中接受超声心动图(ECHO)和计算机断层扫描(CT)或MRI检查。患者还可能在研究中接受X射线成像和血液样本采集。完成研究治疗后,对患者进行30天的随访。

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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