STX-0712 治疗晚期血液系统恶性肿瘤（CMML 和 AML）的 1 期研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 STX-0712 治疗晚期血液系统恶性肿瘤的 1 期临床试验信息，覆盖慢性粒单核细胞白血病（CMML）与急性髓系白血病（AML）相关病种
基本信息
资源简介
STX-0712 治疗晚期血液系统恶性肿瘤（CMML 和 AML）的 1 期研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 STX-0712 治疗晚期血液系统恶性肿瘤的 1 期临床试验信息，覆盖慢性粒单核细胞白血病（CMML）与急性髓系白血病（AML）相关病种。研究为开放标签、非随机设计，分为剂量递增（第 1 部分）与剂量扩展（第 2 部分），评估药物在难治/耐药 CMML 及复发/难治单核细胞或单核细胞为主型 AML 中的安全性与初步疗效。数据可用于肿瘤与白血病方向的临床试验分类、标签整理及研究信息检索（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：慢性粒单核细胞白血病、慢性粒单核细胞白血病（CMML）、慢性粒单核细胞白血病-1、慢性粒单核细胞白血病-2、难治性慢性粒单核细胞白血病、CMML、急性髓系白血病、急性髓系白血病（AML）。这是一项开放标签、非随机的 1 期试验，旨在评估 STX-0712 在难治/耐药 CMML 和复发/难治单核细胞或单核细胞为主型 AML 中的安全性和初步疗效。研究将分两部分进行：剂量递增（第 1 部分）和剂量扩展（第 2 部分）。剂量递增将采用 BOIN 自适应设计，在 2 个队列中入组 CMML 和 AML 患者，随后在两个队列中采用 Simon 两阶段设计进行剂量扩展。队列 1 将在每个剂量水平入组约 3-6 名 CMML 患者。在队列 1 中至少两个剂量水平被判定为安全后，申办方可能决定开放
【主题与分类】
主题标签：Chronic Myelomonocytic Leukemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia (CMML)、Chronic Myelomonocytic Leukemia-1、Chronic Myelomonocytic Leukemia-2、CMML、Acute Myeloid Leukemia、Acute Myeloid Leukemia (AML)、Acute Myeloid Leukemias、Refractory Acute Myeloid Leukemia (AML)、Acute Monocytic Leukemia。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06950034
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06950034
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：慢性粒单核细胞白血病、慢性粒单核细胞白血病（CMML）、慢性粒单核细胞白血病-1、慢性粒单核细胞白血病-2、难治性慢性粒单核细胞白血病、CMML、急性髓系白血病、急性髓系白血病（AML）。这是一项开放标签、非随机1期试验，旨在评估STX-0712在难治/耐药CMML以及复发/难治性单核细胞或单核细胞为主型AML中的安全性和初步疗效。该研究将分两部分进行：剂量递增（第1部分）和剂量扩展（第2部分）。剂量递增将采用BOIN自适应设计，在2个队列中入组CMML和AML患者，随后在两个队列中采用Simon两阶段设计进行剂量扩展。队列1将在每个剂量水平入组约3-6例CMML患者。在队列1中至少两个剂量水平被判定为安全后，申办方可能决定开放队列2以入组AML患者。每个剂量扩展队列将入组约20例患者。所有符合条件的受试者将接受研究药物STX-0712，每21天一次单次静脉（IV）输注。
患者将继续接受研究治疗，直至达到治疗终止标准。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
