评估Withaferin A预防移植患者GvHD安全性和有效性的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、单臂、I/II期、非随机干预性研究,评估口服Withaferin A联合标准GvHD预防方案在MRD移植中的疗效与安全性

基本信息
资源简介
评估Withaferin A预防移植患者GvHD安全性和有效性的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、单臂、I/II期、非随机干预性研究,评估口服Withaferin A联合标准GvHD预防方案在MRD移植中的疗效与安全性。研究对象为≥18岁、患有任何血液系统恶性肿瘤且计划接受MRD移植的患者。数据覆盖造血干细胞移植、移植物抗宿主病及血液系统恶性肿瘤相关主题,可用于GvHD预防干预措施的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:造血干细胞移植(HSCT)、GVHD-移植物抗宿主病、血液系统恶性肿瘤。背景:急性移植物抗宿主病(aGvHD)是同种异体造血干细胞移植(AHSCT)最严重的并发症之一,导致高非复发死亡率(NRM)。Withaferin A(WA)是Withania somnifera(Ashwagandha)的主要活性成分,已知具有抗炎和免疫调节活性。来自临床前模型的证据表明,WA用于GvHD预防可能有益。我们设计本研究以评估口服WA联合标准GvHD预防骨干方案在MRD移植中的疗效和安全性。研究设计:前瞻性、单臂、I/II期、非随机干预性研究。研究人群:≥18岁、患有任何血液系统恶性肿瘤、计划接受MRD(10/10匹配于高r
【主题与分类】
主题标签:GVHD - Graft-Versus-Host Disease、Hematological Malignancy。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/NCT07724873
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07724873
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:造血干细胞移植(HSCT)、GVHD——移植物抗宿主病、血液系统恶性肿瘤。背景:急性移植物抗宿主病(aGvHD)是异基因造血干细胞移植(AHSCT)最严重的并发症之一,可导致较高的非复发死亡率(NRM)。Withaferin A(WA)是Withania somnifera(Ashwagandha)的主要活性成分,已知具有抗炎和免疫调节活性。来自临床前模型的证据表明,WA用于GVHD预防可能有益。我们设计本研究以评估在MRD移植中,在标准GVHD预防方案基础上加用口服WA的疗效和安全性。研究设计:前瞻性、单臂、I/II期、非随机干预性研究。研究人群:年龄≥18岁、患有任何血液系统恶性肿瘤、计划接受MRD(高分辨率分型10/10相合)移植的患者将被纳入。治疗:SWA将从第+1天开始至第+90天给药,并在钙调神经磷酸酶抑制剂和甲氨蝶呤的标准GVHD预防方案基础上加用。
按照标准剂量递增设计,患者将按4个剂量水平入组(500 mg 每日一次、1000 mg 每日一次、1500 mg 每日一次和1500 mg 每日两次)。根据毒性、药代动力学数据和急性GvHD发生率,将为第2阶段队列中其余入组患者确定固定剂量。注:剂量递增:在全部三名患者完成第+30天后,将进行至下一剂量水平的剂量递增。30天为确定MTD的安全性评估期,这是1期试验的标准做法。研究评估:1. 移植前将进行基线CBC、生化、PFT、2D ECHO/MUGA、GFR和NCCT胸部检查。2. 至第+100天——每周两次门诊随访,进行CBC、生化、CMV PCR、aGvHD特征和毒性特征的临床评估、植入详情和嵌合体评估。3. 移植后第100天至第365天——每周门诊随访,进行CBC、生化、CMV PCR、GvHD特征的临床评估,并在D+180、D+360进行嵌合体评估,之后每年进行一次。
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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