Tazemetostat联合Nivo/Ipi治疗INI1缺失/SMARCA4缺陷肿瘤数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项 I/II 期临床试验,研究对象为 INI1(SMARCB1)缺失或 SMARCA4 缺陷的原发性中枢神经系统恶性肿瘤,以及非典型畸胎样横纹肌样瘤、恶性横纹肌样瘤、肾横纹肌样瘤、上皮样肉瘤和脊索瘤等

基本信息
资源简介
Tazemetostat联合Nivo/Ipi治疗INI1缺失/SMARCA4缺陷肿瘤数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项 I/II 期临床试验,研究对象为 INI1(SMARCB1)缺失或 SMARCA4 缺陷的原发性中枢神经系统恶性肿瘤,以及非典型畸胎样横纹肌样瘤、恶性横纹肌样瘤、肾横纹肌样瘤、上皮样肉瘤和脊索瘤等。试验将 EZH2 小分子抑制剂 tazemetostat 与免疫检查点抑制剂 nivolumab、ipilimumab 三药联合使用,I 期评估安全性并确定后续研究剂量,II 期评估安全性与有效性。数据可用于了解该联合方案在相关罕见肿瘤中的研究设计与适用人群(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非典型畸胎样横纹肌样瘤、INI1(SMARCB1)缺陷的原发性中枢神经系统恶性肿瘤、SMARCA4 缺陷的原发性中枢神经系统恶性肿瘤、恶性横纹肌样瘤(MRT)、肾横纹肌样瘤(RTK)、上皮样肉瘤、脊索瘤。本研究涉及三种药物联合使用,作为这些类型癌症的潜在治疗方法。一种药物是靶向 EZH2 的小分子抑制剂(tazemetostat),另外两种是免疫治疗检查点抑制剂(nivolumab 和 ipilimumab)。这是一项 I/II 期临床试验。I 期临床试验测试研究药物或药物组合的安全性,并尝试确定用于进一步研究的研究药物适当剂量。II 期临床试验测试研究药物或药物组合的安全性和有效性,以了解该药物或药物组合
【主题与分类】
主题标签:Atypical Teratoid Rhabdoid Tumor、Malignant Rhabdoid Tumor (MRT)、Rhabdoid Tumor of the Kidney (RTK)、Epithelioid Sarcoma、Chordoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05407441
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05407441
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:非典型畸胎样横纹肌样瘤、INI1(SMARCB1)缺陷型原发性中枢神经系统恶性肿瘤、SMARCA4缺陷型原发性中枢神经系统恶性肿瘤、恶性横纹肌样瘤(MRT)、肾横纹肌样瘤(RTK)、上皮样肉瘤、脊索瘤。本研究涉及三种药物联合使用,作为上述类型癌症的潜在治疗方法。其中一种药物是靶向EZH2的小分子抑制剂(他泽司他),另外两种是免疫治疗检查点抑制剂(纳武利尤单抗和伊匹木单抗)。这是一项I/II期临床试验。I期临床试验测试研究性药物或药物组合的安全性,并尝试确定用于进一步研究的合适剂量。II期临床试验测试研究性药物或药物组合的安全性和有效性,以了解该药物或药物组合是否对治疗特定疾病有效。“研究性”是指该药物组合正在研究中。
本试验研究他泽司他、纳武利尤单抗和伊匹木单抗的联合用药,分为两部分:* 第1部分:为已完成一线治疗的INI1-(或SMARCA4-)阴性癌症儿童确定这三种研究药物联合使用的最安全剂量 * 第2部分:确定该联合方案能否有效治疗INI1-或SMARCA4-阴性癌症 研究程序包括资格筛查、研究治疗、评估和随访访视。参与者将被要求提供血液样本,并接受可能与常规医学检查不同的程序。还有额外的研究样本,参与者将被要求同意采集。只要存在获益或未出现严重副作用,参与者将接受研究治疗最长2年。停止治疗后,参与者将被随访约2年。预计约49人将参与这项研究。美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准这三种药物的联合方案用于该特定疾病。然而,他泽司他已获批用于上皮样肉瘤
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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