N2004-04:Fenretinide LXS 治疗复发、难治或持续性神经母细胞瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为神经母细胞瘤,收录一项关于 fenretinide(4-HPR)Lym-X-Sorb™(LXS)口服粉末治疗复发、难治或持续性神经母细胞瘤患者的研究描述

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N2004-04: Fenretinide LXS in Treating Patients With Recurrent, Refractory, or Persistent Neuroblastoma

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

N2004-04:Fenretinide LXS 治疗复发、难治或持续性神经母细胞瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为神经母细胞瘤,收录一项关于 fenretinide(4-HPR)Lym-X-Sorb™(LXS)口服粉末治疗复发、难治或持续性神经母细胞瘤患者的研究描述。源站描述列出主要目标包括确定最大耐受剂量、明确毒性、测定血浆药代动力学、评估与酮康唑联合的耐受性,次要目标涉及缓解率、外周血单核细胞中药物水平及联合酮康唑后的血浆水平等。数据可用于了解该临床试验的研究设计与终点设置(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:神经母细胞瘤。目标:主要 确定 fenretinide(4-HPR)Lym-X-Sorb™(LXS)口服粉末(4-HPR/LXS 口服粉末)在复发、难治或持续性神经母细胞瘤患者中的最大耐受剂量。 明确 4-HPR/LXS 口服粉末在这些患者中的毒性。 测定 4-HPR/LXS 口服粉末及其代谢物在这些患者中的血浆药代动力学。 确定酮康唑与 4-HPR/LXS 口服粉末联合在这些患者中的耐受性。次要 确定接受 4-HPR/LXS 口服粉末治疗患者的缓解率。 测定 4-HPR/LXS 口服粉末在正常外周血单核细胞(PBMC)中作为肿瘤细胞替代组织的水平。 测定与酮康唑联合给药时 4-HPR/LXS 口服粉末的血浆水平。 确定酮康唑是否增加 4-HPR/LXS 口服粉末血浆

【主题与分类】

主题标签:Neuroblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00295919

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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:神经母细胞瘤。目的:主要 * 确定芬维A胺(4-HPR)Lym-X-Sorb™(LXS)口服粉末(4-HPR/LXS口服粉末)在复发、难治或持续性神经母细胞瘤患者中的最大耐受剂量。* 明确4-HPR/LXS口服粉末在这些患者中的毒性。* 确定4-HPR/LXS口服粉末及其代谢物在这些患者中的血浆药代动力学。* 确定酮康唑与4-HPR/LXS口服粉末联合用药在这些患者中的耐受性。次要 * 确定接受4-HPR/LXS口服粉末治疗患者的缓解率。* 确定4-HPR/LXS口服粉末在正常外周血单核细胞(PBMC)作为肿瘤细胞替代组织中的水平。* 确定与酮康唑联合给药时4-HPR/LXS口服粉末的血浆水平。* 确定酮康唑是否增加4-HPR/LXS口服粉末的血浆水平。大纲:这是一项芬维A胺(4-HPR)Lym-X-Sorb™(LXS)口服粉末的剂量递增研究,随后进行开放标签研究。患者按顺序分配至2个干预组中的1组。* 第I组:患者在第0-6天每日接受4-HPR/LXS口服粉末3次。

  • 第二组:患者按第一组方案接受4-HPR/LXS口服粉末,并在第0-6天每日口服一次酮康唑。两组中,若无疾病进展或不可接受的毒性,治疗每21天重复一次,至少进行6个疗程。研究入组时处于完全缓解的患者最多可接受12个疗程(9个月)的治疗。在基线和第1、2、6疗程期间采集血样,用于药代动力学和相关性研究。完成研究治疗后,对患者进行定期随访。预计入组人数:本研究剂量递增部分将入组32名患者,开放标签部分将入组36名患者。

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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