CD20单克隆抗体联合BTK抑制剂治疗难治性免疫相关血细胞减少

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦抗CD20单克隆抗体联合BTK抑制剂治疗难治性免疫相关血细胞减少。研究涵盖免疫性血小板减少症(ITP)与自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的挽救治疗,采用人鼠嵌合抗CD20单克隆抗体Zuberitamab与BTKi Orelabrutinib联合方

Qi dengQi deng
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时间序列预测Anti-CD20 Monoclonal AntibodyBTK InhibitorsImmune Thrombocytopenia (ITP)Autoimmune Hemolytic Anemia (AIHA)
CD20 Monoclonal Antibody Combined With BTK Inhibitor for the Treatment of Refractory Immune-related Cytopenia

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

CD20单克隆抗体联合BTK抑制剂治疗难治性免疫相关血细胞减少

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦抗CD20单克隆抗体联合BTK抑制剂治疗难治性免疫相关血细胞减少。研究涵盖免疫性血小板减少症(ITP)与自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的挽救治疗,采用人鼠嵌合抗CD20单克隆抗体Zuberitamab与BTKi Orelabrutinib联合方案,旨在通过清除外周B细胞、阻断B细胞受体信号通路抑制B细胞活化增殖,实现协同增效。数据可用于评估该联合方案在难治性免疫相关血细胞减少中的临床疗效相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:抗CD20单克隆抗体、BTK抑制剂、免疫性血小板减少症(ITP)、自身免疫性溶血性贫血(AIHA)。本研究旨在利用抗CD20单克隆抗体清除外周B细胞并减少自身抗体产生机制,同时结合BTK抑制剂(BTKi)阻断B细胞受体信号通路、抑制B细胞活化与增殖的机制,用于治疗难治性免疫相关血细胞减少。本研究包括免疫性血小板减少症(ITP)和自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的挽救治疗,期望实现协同增强效应。本研究拟选择人鼠嵌合抗CD20单克隆抗体Zuberitamab与BTKi Orelabrutinib作为联合治疗选择。Zuberitamab-Orelabrutinib联合治疗的临床疗效(总体

【主题与分类】

主题标签:Anti-CD20 Monoclonal Antibody、BTK Inhibitors、Immune Thrombocytopenia (ITP)、Autoimmune Hemolytic Anemia (AIHA)。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07574073

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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

条件:抗CD20单克隆抗体、BTK抑制剂、免疫性血小板减少症(ITP)、自身免疫性溶血性贫血(AIHA)。本研究旨在利用抗CD20单克隆抗体清除外周B细胞、减少自身抗体产生的机制,并结合BTK抑制剂(BTKi)阻断B细胞受体信号通路、抑制B细胞活化与增殖的机制,用于治疗难治性免疫相关血细胞减少症。本研究涵盖免疫性血小板减少症(ITP)和自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的挽救治疗,预期实现协同增效作用。本研究拟选择人鼠嵌合抗CD20单克隆抗体Zuberitamab与BTKi奥布替尼(Orelabrutinib)作为联合治疗方案。将评估Zuberitamab-奥布替尼联合治疗的临床疗效(总体缓解率、持续缓解时间)及其安全性特征(包括感染、出血、心脏毒性),为二者联合用于治疗难治性免疫相关血小板减少症(ITP和AIHA)提供理论依据。

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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