D2 - Isa-Iber-VD诱导后按风险与缓解适应性巩固及维持治疗,用于适合移植的NDMM

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦多发性骨髓瘤的III期、开放标签、多中心随机研究,评估不同治疗策略

Dana-Farber Cancer InstituteDana-Farber Cancer Institute
clinicaltrials
浏览 5
医学影像分类Multiple Myeloma
D2 - Isa-Iber-VD Induction, Followed by Risk & Response Adapted Consolidation & Maintenance, in Transplant-Eligible NDMM

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

D2 - Isa-Iber-VD诱导后按风险与缓解适应性巩固及维持治疗,用于适合移植的NDMM

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦多发性骨髓瘤的III期、开放标签、多中心随机研究,评估不同治疗策略。研究关注维持治疗后MRD阴性率、比较不同巩固方案并评估长期结局。受试者依据细胞遗传学风险和诱导治疗缓解情况分组,均先接受isatuximab、iberdomide、bortezomib和dexamethasone诱导8个周期;标危且MRD阴性者继续isatuximab联合iberdomide维持最多36周期,之后依MRD状态可能继续治疗。可用于骨髓瘤风险分层治疗与MRD相关结局研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:多发性骨髓瘤。这是一项III期、开放标签、多中心随机研究,旨在评估多发性骨髓瘤患者的不同治疗策略。该研究将观察参与者在维持治疗后达到MRD(可测量残留病)阴性状态的频率,比较不同的巩固方法,并评估长期结局。符合条件的参与者将根据其细胞遗传学风险及其疾病对诱导治疗的反应被分配到研究组。所有参与者将首先接受isatuximab、iberdomide、bortezomib和dexamethasone诱导治疗8个周期。诱导后,达到MRD阴性的标危疾病参与者将继续接受isatuximab和iberdomide维持治疗最多36个周期。此后,根据其MRD状态,他们可能继续

【主题与分类】

主题标签:Multiple Myeloma。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07624513

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:多发性骨髓瘤。这是一项III期、开放标签、多中心随机研究,旨在评估多发性骨髓瘤患者的不同治疗策略。该研究将考察参与者在维持治疗后达到MRD(可测量残留病灶)阴性状态的频率,比较不同的巩固治疗方法,并评估长期结局。符合条件的参与者将根据其细胞遗传学风险和对诱导治疗的反应被分配到研究组。所有参与者将首先接受伊沙妥昔单抗、伊贝度胺、硼替佐米和地塞米松的诱导治疗,共8个周期。诱导治疗后,达到MRD阴性的标危疾病参与者将继续接受伊沙妥昔单抗和伊贝度胺的维持治疗,最多36个周期。此后,根据其MRD状态,他们可能继续单用伊贝度胺或继续联合治疗。

具有高风险细胞遗传学的参与者以及在完成诱导治疗后仍为MRD阳性的参与者将被随机分配接受高剂量美法仑随后进行自体干细胞移植,或接受八个周期的linvoseltamab巩固治疗,随后进行isatuximab和iberdomide维持治疗直至疾病进展。被认为在医学上不适合进行HDM-ASCT的参与者(入组后但随机化前)以及诱导后MRD状态不确定的参与者可接受isatuximab、iberdomide和硼替佐米的维持治疗,以代替随机化。该研究还包括生物标志物检测和参与者报告的结果评估。研究程序包括资格筛查、门诊访视、血液检查、尿液检查、计算机断层扫描(CT)、骨髓样本采集和生物样本库保存、MRD检测、干细胞采集、骨骼检查或正电子发射断层扫描(PET),以及心电图。研究药物包括美法仑、硼替佐米、isatuximab和地塞米松。

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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