Isatuximab 作为高危 AL 淀粉样变性一线治疗的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危 AL 淀粉样变性患者,研究以 Isatuximab 为基础的一线治疗方案

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clinicaltrials
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其他预测AL Amyloidosis
Isatuximab as Upfront Therapy for the Treatment of High Risk AL Amyloidosis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Isatuximab 作为高危 AL 淀粉样变性一线治疗的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危 AL 淀粉样变性患者,研究以 Isatuximab 为基础的一线治疗方案。数据覆盖治疗安全性、可行性及初步疗效评估,包含逐步递增强度的用药方案:Isatuximab 联合地塞米松,耐受后依次加入 Velcade 并调整剂量。可用于分析该方案在高危 AL 淀粉样变性中的安全性、耐受性及疗效预测,支持临床决策与后续研究设计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:AL 淀粉样变性。主要目标:1. 测试基于 Isatuximab 的药物治疗的安全性和可行性。2. 评估 slow-go 方法在高危 AL 淀粉样变性患者中的初步疗效。研究治疗:每位患者首先接受强度递增的 AL 淀粉样变性治疗直至最大耐受量,随后接受维持性 Isatuximab 治疗指定周期。所有患者将接受 Isatuximab(每周一次 x 4 次,之后每两周一次)加地塞米松 4 mg 口服/静脉注射,每周一次。如果耐受 Isatuximab/Dex4(最早升级时间为 C1D15),加入 Velcade 1 mg/m2 皮下注射,每周一次。如果耐受 Isa/Vel1.0/Dex4(最早升级时间为 C2D1),将地塞米松增加至每周 12 mg。如果耐受 Isa/Velcade1.0/Dex12(最早升级时间为 C3D1),将 Velcade 增加至 1.3 mg/m2 皮下注射。如果耐受 Isa/Velcade1.3/Dex12(最早升级时间为 C4D1),加入

【主题与分类】

主题标签:AL Amyloidosis。本站分类:血液与淋巴系统疾病/淀粉样变性。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04754945

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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。

数据说明

疾病:AL型淀粉样变性。主要目标:1. 测试基于伊沙妥昔单抗的药物治疗的安全性和可行性。2. 评估慢速递增方案在高危AL型淀粉样变性患者中的初步疗效。研究治疗:每位患者首先接受针对AL型淀粉样变性的治疗强度逐渐增加,直至达到最大耐受量,随后进行指定时期的伊沙妥昔单抗维持治疗。所有患者将接受伊沙妥昔单抗(每周一次,共4次,之后每两周一次)联合地塞米松4毫克口服/静脉注射,每周一次。若能耐受伊沙妥昔单抗/地塞米松4毫克(最早于第1周期第15天升级),则加入硼替佐米1毫克/平方米皮下注射,每周一次。若能耐受伊沙妥昔单抗/硼替佐米1.0/地塞米松4毫克(最早于第2周期第1天升级),将地塞米松增加至每周12毫克。若能耐受伊沙妥昔单抗/硼替佐米1.0/地塞米松12毫克(最早于第3周期第1天升级),将硼替佐米增加至1.3毫克/平方米皮下注射。若能耐受伊沙妥昔单抗/硼替佐米1.3/地塞米松12毫克(最早于第4周期第1天升级),加入环磷酰胺300毫克静脉注射,每周一次。若能耐受伊沙妥昔单抗/硼替佐米1.3/环磷酰胺300/地塞米松12毫克(最早于第5周期第1天升级),将环磷酰胺增加至400毫克静脉注射,每周一次。若能耐受伊沙妥昔单抗/硼替佐米1.3/环磷酰胺400/地塞米松12毫克(最早于第6周期第1天升级),将环磷酰胺增加至500毫克静脉注射,每周一次。

耐受性由患者未达到剂量递增限制性毒性且患者同意剂量递增来确定。随后,在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,患者接受地塞米松和isatuximab作为维持治疗,每月两次,持续12个月。

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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