NC525治疗晚期髓系肿瘤的安全性、耐受性与疗效研究
条件:复发性或难治性急性髓系白血病、复发性或难治性慢性粒单核细胞白血病、复发性或难治性骨髓增生异常综合征。这是一项开放标签、非随机、1期研究,旨在确定NC525的安全性和耐受性

基本信息
资源简介
NC525治疗晚期髓系肿瘤的安全性、耐受性与疗效研究
该数据集对应一项关于NC525治疗晚期髓系肿瘤的安全性、耐受性与疗效研究,收录于clinicaltrials.gov,分类为肿瘤/白血病。研究针对三类复发或难治性血液系统恶性肿瘤:复发性或难治性急性髓系白血病、复发性或难治性慢性粒单核细胞白血病、复发性或难治性骨髓增生异常综合征。研究设计为开放标签、非随机、1期临床试验,主要目的是确定NC525的安全性和耐受性,同时评估其在晚期髓系肿瘤受试者中的临床获益。数据集围绕上述研究主题,提供与该临床试验相关的注册与描述信息,便于研究人员、临床医生及相关从业者了解该试验的基本情况、适用人群和研究方向。
【数据集背景】
晚期髓系肿瘤包括急性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病和骨髓增生异常综合征等疾病类型。对于复发或难治性患者,治疗选择有限,临床需求尚未得到充分满足。NC525是一种在研干预措施,本研究旨在通过1期临床试验评估其安全性、耐受性以及潜在临床获益。该数据集来源于clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病分类,聚焦于复发或难治性髓系肿瘤这一特定患者群体。
【数据内容】
数据集包含与NC525临床研究相关的注册信息,涉及研究条件、研究设计、干预措施及评价目标等内容。具体而言,研究条件涵盖复发性或难治性急性髓系白血病、复发性或难治性慢性粒单核细胞白血病以及复发性或难治性骨髓增生异常综合征。研究设计为开放标签、非随机、1期试验。研究目的包括确定NC525的安全性和耐受性,并评估其在晚期髓系肿瘤受试者中的临床获益。主题标签与上述三类疾病对应。源站未提供关于受试者数量、给药方案、剂量递增规则、终点指标定义、统计方法、研究时间节点等更细颗粒度的数据字段说明。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov,即美国临床试验注册平台。数据内容基于该平台所收录的NC525临床研究注册信息。源站未提供关于数据采集方式、更新频率、数据提取时间、数据加工流程或质量控制措施的具体说明。
【适用场景】
该数据集适用于需要了解NC525在晚期髓系肿瘤中临床研究概况的用户,包括临床研究人员、血液肿瘤科医生、药物研发人员、医学信息人员及患者倡导组织等。其典型用途包括:查询该试验针对的疾病人群、研究阶段与设计类型、主要评价目标,以及作为复发或难治性急性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病和骨髓增生异常综合征相关研究背景的参考信息。该数据集不适用于直接指导临床用药决策,也不提供个体患者层面的诊疗建议。
【使用方法】
用户可通过来源站clinicaltrials.gov检索该研究英文名称或相关疾病关键词,获取注册信息。在使用时,应结合研究设计类型理解其证据等级:开放标签、非随机、1期研究通常侧重于安全性和耐受性探索,其疗效结论一般属于初步性质。源站未提供关于数据下载格式、接口调用方式、字段映射说明或分析工具的具体指引。
【质量与限制】
该数据集的信息来自clinicaltrials.gov注册记录,属于试验注册层面的描述性信息。其限制包括:源站未提供样本量、入组标准与排除标准的完整细节、给药方案、剂量限制性毒性定义、疗效终点具体定义、随访时长、统计分析方法及研究结果数据。此外,开放标签、非随机、1期设计本身可能带来选择偏倚和缺乏对照等局限。源站未提供关于数据完整性、准确性验证或更新状态的具体说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或版权说明。用户在使用时应自行查阅clinicaltrials.gov的相关政策,并遵循来源平台的使用条款。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05787496
标准获取流程:
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- 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:复发性或难治性急性髓系白血病、复发性或难治性慢性粒单核细胞白血病、复发性或难治性骨髓增生异常综合征。这是一项开放标签、非随机、1期研究,旨在确定NC525的安全性和耐受性。本研究还将评估晚期髓系肿瘤受试者的临床获益。
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。




