皮下注射Etentamig与Dara-CyBorD治疗成人AL型淀粉样变性疗效与不良事件研究

研究分为安全性导入期和随机部分,比较皮下注射Etentamig与Dara-CyBorD方案的安全性和疗效,计划在全球约130个中心入组约370名受试者

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clinicaltrials
浏览 13
蛋白质分类Amyloid Light Chain (AL) Amyloidosis
Study to Evaluate Change in Disease Activity and Adverse Events of Subcutaneous Etentamig Compared With Daratumumab Plus Cyclophosphamide Plus Bortezomib Plus Dexamethasone (Dara-CyBorD) in Adults With Amyloid Light Chain (AL) Amyloidosis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

皮下注射Etentamig与Dara-CyBorD治疗成人AL型淀粉样变性疗效与不良事件研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对新诊断Amyloid Light Chain (AL) Amyloidosis成人患者的开放标签临床研究。研究分为安全性导入期和随机部分,比较皮下注射Etentamig与Dara-CyBorD方案的安全性和疗效,计划在全球约130个中心入组约370名受试者。数据可用于了解该罕见浆细胞病的治疗研究设计、干预方案及结局评估框架,支持血液与淋巴系统疾病领域的临床研究与证据整理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Amyloid Light Chain (AL) Amyloidosis。Amyloid light chain (AL) 淀粉样变性是一种罕见疾病,由异常浆细胞产生错误折叠的轻链蛋白并沉积于器官,导致器官功能障碍和衰竭。本研究旨在评估etentamig与daratumumab联合环磷酰胺、硼替佐米和地塞米松(Dara-CyBorD)相比,在新诊断AL淀粉样变性受试者中的安全性和疗效。Etentamig是一种正在开发用于治疗新诊断AL淀粉样变性的研究性药物。这是一项开放标签研究。研究包括2个部分:安全性导入期,受试者将接受etentamig;以及随机部分,包含2个治疗组,受试者将接受etentamig或Dara-CyBorD。研究将在全球约130个中心入组约370名受试者。

【主题与分类】

主题标签:Amyloid Light Chain (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/NCT07793422

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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

疾病:轻链型(AL)淀粉样变性。轻链型(AL)淀粉样变性是一种罕见疾病,由异常浆细胞产生错误折叠的轻链蛋白并沉积于器官所致,进而导致器官功能障碍和衰竭。本研究旨在评估etentamig与达雷妥尤单抗联合环磷酰胺联合硼替佐米联合地塞米松(Dara-CyBorD)相比,在新诊断AL淀粉样变性受试者中的安全性和有效性。Etentamig是一种正在开发用于治疗新诊断AL淀粉样变性的研究性药物。这是一项开放标签研究。研究包括2个部分:安全性导入期,受试者将接受etentamig治疗;以及随机分配部分,包含2个治疗组,受试者将接受etentamig或Dara-CyBorD治疗。本研究将在全球约130个研究中心入组约370名受试者。在安全性导入期,受试者将接受etentamig注射。在研究的随机分配部分,受试者将接受etentamig注射,或根据当地标签接受Dara-CyBorD治疗。研究总持续时间约为96个月。

与参与者的标准治疗相比,本试验中的参与者可能因研究程序而承受更高的治疗负担。参与者将在研究期间定期前往医院或诊所进行访视。治疗效果将通过医学评估、血液检测、副作用监测及填写问卷来检查。

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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