西罗莫司联合Hyper-CVAD化疗的安全性与耐受性初步研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于西罗莫司(Rapamycin)联合Hyper-CVAD化疗方案在成人急性淋巴细胞白血病及其他侵袭性淋巴系统恶性肿瘤中的安全性与耐受性研究

基本信息
资源简介
西罗莫司联合Hyper-CVAD化疗的安全性与耐受性初步研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于西罗莫司(Rapamycin)联合Hyper-CVAD化疗方案在成人急性淋巴细胞白血病及其他侵袭性淋巴系统恶性肿瘤中的安全性与耐受性研究。覆盖新诊断或复发的淋巴系统恶性肿瘤、急性淋巴细胞白血病、Burkitt淋巴瘤、淋巴母细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤及成人T细胞白血病/淋巴瘤。数据可用于评估该联合方案在A治疗周期(含Rapamycin与Hyper-CVAD)及B治疗周期(含Methotrexate与Cytarabine)中的可行性、安全性、耐受性及潜在疗效,为后续临床研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:淋巴系统恶性肿瘤(新诊断或复发)、急性淋巴细胞白血病、Burkitt淋巴瘤、淋巴母细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、成人T细胞白血病/淋巴瘤。本试验的主要目标是描述Hyper-CVAD与Rapamycin联合治疗成人ALL及其他侵袭性淋巴系统恶性肿瘤的可行性、安全性和耐受性。本研究将评估在A治疗周期中Rapamycin与Hyper-CVAD联合给药的有效性,以及在B治疗周期中Methotrexate与Cytarabine联合给药的有效性。如果患者患有B细胞型白血病或淋巴瘤,两个周期还将包含药物Rituximab。正在研究这种药物组合,以确定这些药物是否对该疾病的治疗有效。目前用于ALL诱导缓解的治疗方案大体相似。没有单一最佳r
【主题与分类】
主题标签:Lymphoid Malignancies (New or Relapsed)、Acute Lymphoblastic Leukemia、Burkitt Lymphoma、Lymphoblastic Lymphoma、Mantle Cell Lymphoma、Adult T-cell Leukemia/Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01184885
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:淋巴系统恶性肿瘤(新发或复发)、急性淋巴细胞白血病、伯基特淋巴瘤、淋巴母细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、成人T细胞白血病/淋巴瘤。本试验的主要目的是描述Hyper-CVAD联合雷帕霉素治疗成人急性淋巴细胞白血病及其他侵袭性淋巴系统恶性肿瘤的可行性、安全性和耐受性。本研究将评估雷帕霉素联合Hyper-CVAD在A治疗周期中的有效性,以及在B治疗周期中联合甲氨蝶呤和阿糖胞苷的有效性。若患者为B细胞型白血病或淋巴瘤,两个周期均还会包含药物利妥昔单抗。正在研究这种药物组合,以确定这些药物是否对该疾病的治疗有效。目前用于急性淋巴细胞白血病诱导缓解的治疗方案大体相似。尚无单一最佳诱导治疗方案。Hyper-CVAD方案尤其受到关注,因为其治疗方案中不包含门冬酰胺酶,且诱导缓解结果与其他已发表的方案相似。
HyperCVAD方案联合或不联合利妥昔单抗也是治疗淋巴母细胞淋巴瘤、伯基特淋巴瘤及伯基特样淋巴瘤、套细胞淋巴瘤以及老年急性淋巴细胞白血病(ALL)的可接受诱导方案。该方案也被用作上述诊断患者在另一种诱导方案后复发后的挽救治疗方案。本试验将添加一种新型药物,即mTOR抑制剂(MTI)雷帕霉素,以与HyperCVAD方案产生协同作用。这是一项初步研究,评估该方案的可行性、安全性和毒性,最终目标是进行II期研究以评估缓解率和生存率。这是一项Hyper-CVAD方案联合雷帕霉素治疗成人急性淋巴细胞白血病或其他侵袭性淋巴系统恶性肿瘤的初步研究。将使用标准Hyper-CVAD方案,并添加研究性药物雷帕霉素。单用Hyper-CVAD是当前用于治疗ALL和其他侵袭性淋巴系统恶性肿瘤的标准诱导和挽救方案之一。受试者
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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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。




