Ibrutinib联合短程Fludarabine治疗初治CLL的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于初治慢性淋巴细胞白血病(CLL)和小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)的II期临床研究,探索Ibrutinib联合短程Fludarabine的治疗方案

National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)
clinicaltrials
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时间序列预测Chronic Lymphocytic LeukemiaSmall Lymphocytic Lymphoma
A Phase II Study Using Ibrutinib and Short-Course Fludarabine in Treatment-Naive CLL

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Ibrutinib联合短程Fludarabine治疗初治CLL的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于初治慢性淋巴细胞白血病(CLL)和小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)的II期临床研究,探索Ibrutinib联合短程Fludarabine的治疗方案。数据覆盖患者人群、疾病特征及治疗响应等信息,可用于分析BTK抑制剂在初治CLL/SLL中的疗效与安全性,支持治疗反应预测、预后评估及个体化治疗策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤。慢性淋巴细胞白血病(CLL)和/或小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)是B细胞肿瘤,常影响老年患者。虽然CLL的病因尚不清楚,但研究表明肿瘤细胞所需的关键因素。首先,CLL细胞通过B细胞受体(BCR)接收信号而生长和存活;其次,CLL细胞受益于与其他细胞的相互作用,尤其是T细胞。通过BCR的刺激可以用ibrutinib减少,ibrutinib是一种口服药物,选择性抑制Bruton酪氨酸激酶(BTK)。在临床试验中,ibrutinib在高危疾病患者中显示出安全性和高缓解率。Ibrutinib已获得FDA批准,用于治疗具有17p缺失的CLL患者以及至少接受过一次既往治疗的患者。然而,单

【主题与分类】

主题标签:Chronic Lymphocytic Leukemia、Small Lymphocytic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02514083

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数据说明

疾病:慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤。慢性淋巴细胞白血病(CLL)和/或小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)是常影响老年患者的B细胞肿瘤。尽管CLL的病因尚不明确,但研究表明,肿瘤细胞的生长和存活依赖于一些关键因素。首先,CLL细胞通过B细胞受体(BCR)接收信号,从而得以生长和存活;其次,CLL细胞受益于与其他细胞,尤其是T细胞的相互作用。通过BCR的刺激可以被依鲁替尼减弱,这是一种选择性抑制布鲁顿酪氨酸激酶(BTK)的口服药物。在临床试验中,依鲁替尼在高风险疾病患者中展现了安全性和高缓解率。依鲁替尼已获得FDA批准,用于治疗具有17p缺失的CLL患者以及至少接受过一次先前治疗的患者。然而,单药依鲁替尼存在局限性;该药物不能消除所有肿瘤细胞,且随着时间推移,肿瘤细胞可能产生耐药性。因此,依鲁替尼与其他药物的联合使用可能更为有益。

我们选择氟达拉滨是因为它是一种耐受性良好的药物,已广泛用于治疗CLL。此外,氟达拉滨能杀死恶性B细胞和支持白血病细胞生长的T细胞。通过这种方法,我们希望能恢复更健康的免疫系统。本研究将探讨依鲁替尼联合氟达拉滨的安全性和有效性。本方案适用于既往未接受过治疗的CLL患者。依鲁替尼将每日给药,直至疾病进展或出现无法耐受的副作用。氟达拉滨仅在第3和第4周期给予。

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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