曲美替尼联合或不联合全脑放疗治疗脑转移患者

疾病:脑内转移性恶性肿瘤。主要目的: I. 确定曲美替尼(trametinib)联合全脑放疗用于脑转移患者时的最大耐受剂量

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clinicaltrials
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医学影像预测临床数据质谱检测脑转移瘤放射治疗药代动力学最大耐受剂量耐受性评估联合治疗
Trametinib With or Without Whole Brain Radiation Therapy in Treating Patients With Brain Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

曲美替尼联合或不联合全脑放疗治疗脑转移患者

疾病:脑内转移性恶性肿瘤。主要目的: I. 确定曲美替尼(trametinib)联合全脑放疗用于脑转移患者时的最大耐受剂量

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑内转移性恶性肿瘤。 主要目的: I. 确定曲美替尼(trametinib)联合全脑放疗用于脑转移患者时的最大耐受剂量。(队列 A) II. 采用高效液相色谱-串联质谱法(LC/MS/MS)定量切除的脑转移病灶中的曲美替尼,并与邻近组织的定量结果进行比较:脑切缘、蛛网膜和脑脊液(CSF)。(队列 B) 次要目的: I. 评估曲美替尼联合脑部放疗治疗脑转移的耐受性和可行性。 II. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)评估曲美替尼联合放疗的客观缓解率。 III. 评估局部控制率,从研究入组至死亡的时间进行测量。 IV. 评估神经系统无进展生存期,从研究入组至脑内进展或死亡的时间进行测量。 V. 评估总生存期,从研究入组至死亡的时间进行测量。 第三级目标: I. 通过定量免疫组织化学(IHC)定量检测切除的脑转移病灶中 cyclin D1、p27、磷酸化丝裂原活化蛋白激酶1(pERK)-1/2、磷酸化 v-akt 小鼠胸腺瘤病毒癌基因同源物1(pAKT)、磷酸酶及张力蛋白同源物基因(PTEN)、磷酸化哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(pMTOR)、磷酸化核糖体蛋白S6激酶(pS6K)和核糖体蛋白S6(pS6),并与原发肿瘤的IHC图谱进行比较。 方案概要:这是一项曲美替尼的剂量递增研究。患者被分配至2个治疗队列中的1个。 队列 A:患者口服(PO)曲美替尼,每日一次(QD),共4周。从第2周开始,患者接受全脑放疗,每周5天,共3周。在无疾病进展或不可耐受毒性的情况下,治疗持续4周。

【主题与分类】

主题标签:临床数据、质谱检测、脑转移瘤、放射治疗、药代动力学、最大耐受剂量、耐受性评估、联合治疗。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02015117

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数据说明

疾病:脑内转移性恶性肿瘤。
主要目的:
I. 确定曲美替尼(trametinib)联合全脑放疗用于脑转移患者时的最大耐受剂量。(队列 A)
II. 采用高效液相色谱-串联质谱法(LC/MS/MS)定量切除的脑转移病灶中的曲美替尼,并与邻近组织的定量结果进行比较:脑切缘、蛛网膜和脑脊液(CSF)。(队列 B)
次要目的:
I. 评估曲美替尼联合脑部放疗治疗脑转移的耐受性和可行性。
II. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)评估曲美替尼联合放疗的客观缓解率。
III. 评估局部控制率,从研究入组至死亡的时间进行测量。
IV. 评估神经系统无进展生存期,从研究入组至脑内进展或死亡的时间进行测量。
V. 评估总生存期,从研究入组至死亡的时间进行测量。
第三级目标:
I. 通过定量免疫组织化学(IHC)定量检测切除的脑转移病灶中 cyclin D1、p27、磷酸化丝裂原活化蛋白激酶1(pERK)-1/2、磷酸化 v-akt 小鼠胸腺瘤病毒癌基因同源物1(pAKT)、磷酸酶及张力蛋白同源物基因(PTEN)、磷酸化哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(pMTOR)、磷酸化核糖体蛋白S6激酶(pS6K)和核糖体蛋白S6(pS6),并与原发肿瘤的IHC图谱进行比较。
方案概要:这是一项曲美替尼的剂量递增研究。患者被分配至2个治疗队列中的1个。
队列 A:患者口服(PO)曲美替尼,每日一次(QD),共4周。从第2周开始,患者接受全脑放疗,每周5天,共3周。在无疾病进展或不可耐受毒性的情况下,治疗持续4周。

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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