12个月至21岁新诊断高危神经母细胞瘤患者接受COG推荐疗法联合Naxitamab与GM-CSF用于诱导周期1-5

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对12个月至21岁新诊断高危神经母细胞瘤患者的临床试验信息。数据覆盖患者入组前、2周期后及化疗后的完整评估,可用于了解该联合治疗方案的设计与疗效评估框架(来源 clinicaltrials.gov)

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其他High-Risk Neuroblastoma
Patients Between the Ages of 12 Months to 21 Years With Newly-Diagnosed High-Risk Neuroblastoma Will Receive Children's Oncology Group (COG) Type Recommended Therapy With the Addition of Naxitamab and Granulocyte-Macrophage Colony Stimulating Factor (GM-CSF) to Induction Cycles 1-5

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

12个月至21岁新诊断高危神经母细胞瘤患者接受COG推荐疗法联合Naxitamab与GM-CSF用于诱导周期1-5

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对12个月至21岁新诊断高危神经母细胞瘤患者的临床试验信息。试验以St. Jude NB2012方案为骨架,将原方案中的hu14.18K322A替换为Naxitamab,并在COG推荐疗法(参照ANBL1531和NB2012方案)的诱导周期1-5中加入Naxitamab与GM-CSF。数据覆盖患者入组前、2周期后及化疗后的完整评估,可用于了解该联合治疗方案的设计与疗效评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:高危神经母细胞瘤。本临床试验将使用St. Jude NB2012方案的骨架,该方案评估了hu14.18K322A抗GD2抗体联合COG类型诱导治疗。当前研究将用Naxitamab替换hu14.18K322A。Naxitamab是一种抗GD2抗体,已在多个化学免疫治疗方案中作为一部分进行评估,具有有利的副作用特征和已证实的疗效。患者将接受在ANBL1531和NB2012方案中实施的COG类型推荐疗法,并在诱导周期1-5中加入Naxitamab和GM-CSF。进一步治疗,包括:巩固治疗、放疗和巩固后治疗,将由治疗医师酌情决定。患者将在试验入组前、2个周期后和化疗后接受完整评估,以便准确评估治疗反应。如果少于p

【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/NCT07537400

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:高危神经母细胞瘤。本临床试验将采用St. Jude NB2012方案作为基础框架,该方案评估了hu14.18K322A抗GD2抗体联合COG类型诱导治疗。本研究将以Naxitamab替代hu14.18K322A。Naxitamab是一种抗GD2抗体,已在多项化学免疫治疗方案中接受评估,具有良好的副作用特征和已证实的疗效。患者将接受COG类型推荐治疗(按ANBL1531和NB2012方案实施),并在诱导周期1-5中加入Naxitamab和GM-CSF。后续治疗,包括:巩固治疗、放疗和巩固后治疗,将由主治医师酌情决定。患者将在入组前、2个周期后及化疗后进行完整评估,以便准确评估治疗反应。若未达到部分缓解,患者将退出方案。在任何治疗阶段被诊断为疾病进展的患者将退出方案。随访评估将在术后进行,并从诊断起每4个月一次,持续5年。

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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