抗GD2单抗Ch14.18联合沙格司亭、阿地白介素及异维A酸用于自体干细胞移植后治疗神经母细胞瘤

数据覆盖安全性与毒性特征、无事件生存和总生存估计、免疫重建等指标,可用于分析该联合疗法的安全性、耐受性及生存获益,支持临床预后预测与治疗决策研究(来源 clinicaltrials.gov)

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clinicaltrials
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其他预测High Risk Neuroblastoma
Monoclonal Antibody Ch14.18, Sargramostim, Aldesleukin, and Isotretinoin After Autologous Stem Cell Transplant in Treating Patients With Neuroblastoma

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

抗GD2单抗Ch14.18联合沙格司亭、阿地白介素及异维A酸用于自体干细胞移植后治疗神经母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高危神经母细胞瘤患者在接受自体干细胞移植后,联合使用Monoclonal Antibody Ch14.18、Sargramostim、Aldesleukin和Isotretinoin的治疗方案。数据覆盖安全性与毒性特征、无事件生存和总生存估计、免疫重建等指标,可用于分析该联合疗法的安全性、耐受性及生存获益,支持临床预后预测与治疗决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:高危神经母细胞瘤。主要目标:I. 全面定义高危神经母细胞瘤患者在接受自体干细胞移植(ASCT)后,ch14.18与细胞因子及Isotretinoin联合给药时的安全性特征。次要目标:I. 进一步描述和细化接受chl4.18+细胞因子+Isotretinoin受试者的无事件生存(EFS)和总生存(OS)估计值及基线特征。II. 进一步描述chl4.18+细胞因子+Isotretinoin的安全性和毒性,重点关注:a) 每位患者接受的疗程数;b) 剂量减少或停止(ch14.18和/或白细胞介素[IL]-2[aldesleukin])的次数;c) 毒性死亡人数。III. 基于该方案治疗前、治疗期间和治疗后获得的实验室数据,进一步描述ASCT后患者的免疫重建。

【主题与分类】

主题标签:High Risk Neuroblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01041638

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    • 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:高危神经母细胞瘤。主要目标:I. 全面界定高危神经母细胞瘤患者在接受自体干细胞移植(ASCT)后,ch14.18与细胞因子及异维A酸联合给药的安全性特征。次要目标:I. 进一步描述并完善接受chl4.18+细胞因子+异维A酸治疗受试者的无事件生存期(EFS)和总生存期(OS)估计值及基线特征。II. 进一步描述chl4.18+细胞因子+异维A酸的安全性和毒性,重点关注:a)每位患者接受的疗程数;b)剂量减少或停止给药(ch14.18和/或白细胞介素[IL]-2[阿地白介素])的次数;以及c)毒性死亡人数。III. 基于该方案治疗前、治疗期间及治疗后获得的实验室数据,进一步描述患者ASCT后的免疫重建情况。IV. 获取相关性实验室数据,以评估和描述与缓解、免疫激活毒性及过敏现象相关的机制。

大纲:患者在第1、3和5疗程的第0-13天接受沙格司亭皮下注射(SC)或静脉注射(IV)超过2小时;在第1、3和5疗程的第3-6天以及第2和4疗程的第7-10天接受单克隆抗体Ch14.18静脉注射超过10小时;在第1疗程的第11-24天、第2、4和6疗程的第14-27天以及第3和5疗程的第10-23天口服(PO)异维A酸,每日两次(BID)。患者还在第2和4疗程的第0-3天和第7-10天持续静脉注射阿地白介素。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每24-32天重复治疗,共6个疗程。研究治疗完成后,患者第1年每3个月随访一次,随后4年每6个月随访一次,之后每年随访一次。

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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