Naxitamab联合伊立替康和替莫唑胺延长给药治疗复发或难治性神经母细胞瘤的可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项针对复发、难治或进展性神经母细胞瘤患者的 1 期、单治疗臂、前瞻性试验

Steven DuBois, MDSteven DuBois, MD
clinicaltrials
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医学影像分类NeuroblastomaNeuroblastoma RecurrentRelapsed NeuroblastomaRefractory Neuroblastoma
Feasibility Study of Prolonged Administration of Naxitamab, Irinotecan, and Temozolomide for Patients With Relapsed or Refractory Neuroblastoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Naxitamab联合伊立替康和替莫唑胺延长给药治疗复发或难治性神经母细胞瘤的可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项针对复发、难治或进展性神经母细胞瘤患者的 1 期、单治疗臂、前瞻性试验。研究旨在确定 Naxitamab 与伊立替康、Sargramostim 和替莫唑胺联合使用时最大安全输注时长,并考察不同输注时长水平对疼痛或输注反应等副作用的影响。参与者接受的 Naxitamab 输注时长取决于已入组人数及该时长的耐受情况。数据可用于分析输注时长与安全性结局的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经母细胞瘤、复发性神经母细胞瘤、复发神经母细胞瘤、难治性神经母细胞瘤。这项 1 期、单治疗臂、前瞻性试验旨在确定 Naxitamab 与伊立替康、Sargramostim 和替莫唑胺联合用于复发、难治、进展性神经母细胞瘤参与者时的最大安全输注时长。研究医生正在研究不同的 Naxitamab 输注时长水平(药物进入静脉的速度),以确定这是否会对疼痛或输注反应等副作用产生影响。并非本研究的每位参与者都会接受相同的研究药物 Naxitamab 输注时长。所接受的输注时长将取决于已入组研究的参与者人数以及某一输注时长的耐受程度。时长分组如下:* 时长水平

【主题与分类】

主题标签:Neuroblastoma、Neuroblastoma Recurrent、Relapsed Neuroblastoma、Refractory Neuroblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07027748

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数据说明

疾病:神经母细胞瘤、复发性神经母细胞瘤、复发神经母细胞瘤、难治性神经母细胞瘤。这项1期、单治疗组、前瞻性试验旨在确定Naxitamab与伊立替康、沙格司亭和替莫唑胺联合用于复发、难治、进展性神经母细胞瘤受试者时的最大安全输注持续时间。研究医生正在研究不同的Naxitamab输注持续时间水平(药物进入静脉的速度),以确定这是否会对疼痛或输注反应等副作用产生影响。并非本研究的每位受试者都会接受相同持续时间的研究药物Naxitamab输注。所接受的输注持续时间将取决于已入组研究的受试者数量以及某一输注持续时间的耐受程度。持续时间分组如下:* 持续时间水平-1:Naxitamab输注持续时间为5小时 * 持续时间水平1:Naxitamab输注持续时间为4小时 * 持续时间水平2:Naxitamab输注持续时间为3小时 美国

美国食品药品监督管理局(FDA)已批准Naxitamab用于年龄大于1岁、复发/难治性神经母细胞瘤累及骨骼或骨髓的患者。研究程序包括资格筛查、门诊访视、问卷调查、血液检查、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)或间碘苄胍(MIBG)扫描、超声心动图(ECG)、骨髓穿刺/活检。预计约18人将参加这项研究。YmAbs Therapeutics公司通过为试验提供naxitamab以及支持检测naxitamab血药浓度来支持这项研究。

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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