评估 TERN-701 治疗慢性髓性白血病安全性、耐受性、药代动力学和疗效的 1/2 期临床研究(CARDINAL)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦慢性髓性白血病慢性期(CP-CML)。研究为 TERN-701 的 1/2 期临床试验,TERN-701 是高度选择性的 BCR-ABL1 变构抑制剂,受试者为既往接受过治疗的 CP-CML 患者

基本信息
资源简介
评估 TERN-701 治疗慢性髓性白血病安全性、耐受性、药代动力学和疗效的 1/2 期临床研究(CARDINAL)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦慢性髓性白血病慢性期(CP-CML)。研究为 TERN-701 的 1/2 期临床试验,TERN-701 是高度选择性的 BCR-ABL1 变构抑制剂,受试者为既往接受过治疗的 CP-CML 患者。研究分两部分:第 1 部分为剂量递增,评估每日一次给药;第 2 部分为随机平行剂量扩展,评估从第 1 部分选出的两个推荐剂量;第 2m 部分为突变队列,评估 500mg TERN-701。可用于了解该试验的设计、人群与评估目标(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性髓性白血病,慢性期,慢性髓性白血病。本研究旨在评估 TERN-701(一种高度选择性的 BCR-ABL1 变构抑制剂)在既往接受过治疗的慢性期慢性髓性白血病(CP-CML)受试者中的安全性、耐受性、药代动力学、药效学和疗效。研究分为两部分:第 1 部分(剂量递增)将评估 TERN-701 每日一次给药的序贯剂量递增队列。第 2 部分(剂量扩展)由 TERN-701 的随机、平行剂量扩展队列组成,将进一步评估从第 1 部分选出的 2 个推荐扩展剂量水平的疗效和安全性。第 2m 部分(突变队列)将进一步评估 500mg TERN-701 在既往接受过治疗、携带特定耐药突变的 CP-CML 受试者中的疗效和安全性。在第 1 部分和第 2 部分中,
【主题与分类】
主题标签:Chronic Myeloid Leukemia, Chronic Phase、Chronic Myeloid Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06163430
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:慢性髓性白血病,慢性期,慢性髓性白血病。本研究旨在评估TERN-701(一种高选择性BCR-ABL1变构抑制剂)在既往接受过治疗的慢性期慢性髓性白血病(CP-CML)受试者中的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及疗效。研究分为两部分:第1部分(剂量递增)将评估TERN-701每日一次给药的序贯剂量递增队列。第2部分(剂量扩展)由TERN-701的随机、平行剂量扩展队列组成,将进一步评估从第1部分中选出的2个推荐扩展剂量水平的疗效和安全性。第2m部分(突变队列)将进一步评估500mg TERN-701在既往接受过治疗且携带特定耐药突变的CP-CML受试者中的疗效和安全性。在第1部分和第2部分中,受试者将接受TERN-701每日一次连续给药,以28天为一个周期。
在治疗期间,参与者将按计划在试验中心进行访视,时间点包括第1周期第1天(C1D1)、C1D2(仅限第1部分)、C1D8、C1D15和C1D16(仅限第1部分),随后是第2至第7周期的第1天,以及此后每3个周期的第1天。本试验预计可入组约180名参与者,其中第1部分(剂量递增)最多80名参与者,包括可选的回填队列;第2部分(随机剂量扩展)约80名参与者;第2m部分(突变队列)约20名参与者。所有参与者都将接受活性试验干预。第1部分已评估了四个剂量水平队列;第2部分(随机剂量扩展)将评估两个剂量水平,第2m部分(突变队列)将评估一个剂量水平。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




