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

基本信息
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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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
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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