脂质体伊立替康联合长春新碱、替莫唑胺及安罗替尼治疗复发或难治性儿童实体瘤

条件:复发或难治性儿童恶性实体瘤(包括神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤、尤文肉瘤、骨肉瘤)。这是一项在天津医科大学肿瘤医院开展的前瞻性、单中心、单臂干预性试验

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其他预测复发或难治性儿童恶性实体瘤神经母细胞瘤横纹肌肉瘤尤文肉瘤骨肉瘤脂质体伊立替康安罗替尼
Liposomal Irinotecan, Vincristine, Temozolomide, and Anlotinib for R/R Pediatric Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

脂质体伊立替康联合长春新碱、替莫唑胺及安罗替尼治疗复发或难治性儿童实体瘤

条件:复发或难治性儿童恶性实体瘤(包括神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤、尤文肉瘤、骨肉瘤)。这是一项在天津医科大学肿瘤医院开展的前瞻性、单中心、单臂干预性试验

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发或难治性儿童恶性实体瘤(包括神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤、尤文肉瘤、骨肉瘤)。这是一项在天津医科大学肿瘤医院开展的前瞻性、单中心、单臂干预性试验。该研究评估联合方案(脂质体伊立替康+长春新碱+替莫唑胺±安罗替尼)在复发或难治性恶性实体瘤患儿中的疗效和安全性,目标是优化方案相关不良反应并探索合适的给药策略。1. 研究目的主要目的:评估联合方案在研究人群中的客观缓解率(ORR)。次要目的:评估生存结局(无进展生存期[PFS]、总生存期[OS])和不良事件发生率(依据NCI CTCAE v5.0)。2. 入选标准入选标准:签署知情同意时年龄3-18岁(含边界值);经病理学确诊的复发或难治性恶性实体瘤(如神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤);至少有一个可测量病灶(依据RECIST v1.1);功能状态和器官功能良好(依据机构标准);受试者/法定监护人签署书面知情同意。排除标准:对研究药物过敏;活动性未控制感染或严重合并症;同时参加其他干预性试验;存在妨碍参加研究的情况(依据研究者判断)。3. 干预程序符合条件的受试者根据临床状态被分配至短疗程或长疗程亚组:短疗程:脂质体伊立替康(第1天)、长春新碱(第1天)、替莫唑胺(第1-5天)、±按体重给药的安罗替尼(第1-14天);长疗程:脂质体伊立替康(第1/8/15天),其他药物剂量与短疗程亚组相同。每个治疗周期为21天。定期评估疗效;将根据临床情况调整治疗(剂量/亚组)。4. 结局评估主要结局:ORR(按RECIST v1.1定期评估);次要结局:PFS、OS(治疗后长期随访

【主题与分类】

主题标签:复发或难治性儿童恶性实体瘤、神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤、尤文肉瘤、骨肉瘤、脂质体伊立替康、安罗替尼。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07444918

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数据说明

疾病类型:复发或难治性儿童恶性实体瘤(包括神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤、尤文肉瘤、骨肉瘤)。这是一项在天津医科大学肿瘤医院开展的前瞻性、单中心、单臂干预性试验。该研究评估联合方案(脂质体伊立替康+长春新碱+替莫唑胺±安罗替尼)在复发或难治性恶性实体瘤患儿中的疗效与安全性,旨在优化方案相关不良反应并探索合适的给药策略。1. 研究目的 主要目的:评估联合方案在研究人群中的客观缓解率(ORR)。次要目的:评估生存结局(无进展生存期[PFS]、总生存期[OS])及不良事件发生率(依据NCI CTCAE v5.0)。2.

入组标准 纳入标准 知情同意时年龄3-18岁(含边界值);经病理学确诊的复发或难治性恶性实体瘤(如神经母细胞瘤、横纹肌肉瘤);至少有一个可测量病灶(依据RECIST v1.1标准);功能状态及器官功能良好(依据本机构标准);受试者/法定监护人签署书面知情同意书。 排除标准 对研究药物过敏;存在活动性未控制感染或严重合并症;同时参加其他干预性试验;存在妨碍参加研究的情况(依据研究者判断)。 3. 干预程序 符合条件的受试者根据临床状态分配至短疗程或长疗程亚组:短疗程:脂质体伊立替康(第1天)、长春新碱(第1天)、替莫唑胺(第1-5天)、±基于体重的安罗替尼(第1-14天);长疗程:脂质体伊立替康(第1/8/15天),其他药物剂量与短疗程亚组相同。每个治疗周期为21天。定期评估疗效;根据临床情况调整治疗(剂量/亚组)。 4.

结局评估 主要结局:ORR(按RECIST v1.1定期评估);次要结局:PFS、OS(治疗后长期随访)

数据加载示例(图像类)

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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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