BRAF抑制剂Vemurafenib联合Obinutuzumab治疗初治经典型毛细胞白血病的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、单臂II期临床试验,研究口服BRAF抑制剂Vemurafenib联合Obinutuzumab治疗既往未治疗的经典型毛细胞白血病(HCL)

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其他预测Hairy Cell LeukemiaLeukemiaLeukemia, Hairy Cell
A Phase II Study of the BRAF Inhibitor, Vemurafenib, Plus Obinutuzumab in Patients With Previously Untreated Classical Hairy Cell Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

BRAF抑制剂Vemurafenib联合Obinutuzumab治疗初治经典型毛细胞白血病的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、单臂II期临床试验,研究口服BRAF抑制剂Vemurafenib联合Obinutuzumab治疗既往未治疗的经典型毛细胞白血病(HCL)。试验采用Simon极小极大两阶段设计评估联合疗效:第一阶段入组9例,若完全缓解(CR)少于6例则因无效终止;若至少7例缓解,则第二阶段再入组19例,总计28例。合格患者接受Vemurafenib 960mg口服每日两次持续给药,以4周(28天)为一周期,共4周期,Obinutuzumab同期给药。数据可用于评估该联合方案在初治HCL中的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:毛细胞白血病、白血病、白血病,毛细胞。这是一项多中心、开放标签、单臂、II期试验,研究口服BRAF抑制剂Vemurafenib联合Obinutuzumab治疗既往未治疗的HCL患者。将采用Simon极小极大两阶段设计评估Vemurafenib与Obinutuzumab联合治疗的疗效。在方案的第一阶段,将治疗9例患者。若前9例患者中观察到的完全缓解(CR)少于6例,研究将因缺乏疗效而终止。若至少7例患者对治疗有缓解,则第二阶段将再入组19例患者,总计28例。合格患者将接受Vemurafenib 960mg口服每日两次(b.i.d.)持续给药,以4周(28天)为一周期,共4周期。Obinutuzumab将与Vemurafen

【主题与分类】

主题标签:Hairy Cell Leukemia、Leukemia、Leukemia, Hairy Cell。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03410875

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:毛细胞白血病、白血病、毛细胞白血病。这是一项多中心、开放标签、单臂、II期试验,研究口服BRAF抑制剂维莫非尼联合奥妥珠单抗治疗既往未经治疗的HCL患者。将采用Simon极小极大两阶段设计评估维莫非尼与奥妥珠单抗联合治疗的疗效。在方案的第一阶段,将治疗9例患者。若前9例患者中观察到的完全缓解(CR)少于6例,研究将因缺乏疗效而终止。若至少7例患者对治疗产生应答,则第二阶段将再入组19例患者,总计28例患者。符合条件的患者将接受维莫非尼960mg口服,每日两次(b.i.d.),连续给药,以4周(28天)为一个周期,共4个周期。奥妥珠单抗将与维莫非尼同时给药,从治疗第2周期开始,以4周为一个周期。奥妥珠单抗输注将在第2周期的第1、8和15天以每日1000mg给药,并在治疗第3和第4周期期间每4周以每日1000mg给药。在完成治疗后(即

4个周期后,将进行骨髓穿刺和活检,以评估疗效并检测微小残留病(MRD)。若出现某些特定的毒性反应,允许将维莫非尼剂量减少50%(480mg,每日两次)或中断用药最多15天。如需进一步减量,维莫非尼可降至240mg,口服,每日两次。

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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