Cladribine联合低剂量Cytarabine与Venetoclax治疗复发难治性或继发性急性髓系白血病研究

源站描述指出,Venetoclax治疗后AML复发与MCL-1上调及白血病干细胞对BCL-2依赖降低有关,而Cladribine在临床前研究中可通过下调MCL-1克服Venetoclax耐药

University of RochesterUniversity of Rochester
clinicaltrials
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基因组预测Acute Myeloid Leukemia (AML)
A Study of Cladribine, Low Dose Cytarabine, and Venetoclax in Treatment of Relapsed/Refractory or Secondary Acute Myeloid Leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Cladribine联合低剂量Cytarabine与Venetoclax治疗复发难治性或继发性急性髓系白血病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Cladribine、低剂量Cytarabine与Venetoclax(CAV)方案治疗复发/难治性或继发性急性髓系白血病(AML)。源站描述指出,Venetoclax治疗后AML复发与MCL-1上调及白血病干细胞对BCL-2依赖降低有关,而Cladribine在临床前研究中可通过下调MCL-1克服Venetoclax耐药。数据可用于AML治疗耐药机制研究与疗效预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:急性髓系白血病(AML)。在Venetoclax治疗后AML复发涉及的主要机制之一,是AML细胞中髓系细胞白血病1(MCL-1)上调,使其生存对Venetoclax靶点B细胞白血病/淋巴瘤2(BCL-2)的依赖降低。具有单核细胞分化的AML中的白血病干细胞(LSC)对阿扎胞苷/venetoclax治疗显著更耐药,对BCL-2依赖较低,并表现出优先依赖MCL-1生存。临床前研究中,Cladribine与Venetoclax联合已显示可通过下调MCL-1克服对Venetoclax的耐药,尤其是在具有单核细胞特征和/或大鼠肉瘤癌基因(RAS)突变的AML中。研究者拟在患者中使用cladribine、低剂量cytarabine和venetoclax(CAV)方案。

【主题与分类】

主题标签:Acute Myeloid Leukemia (AML)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07423104

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

适应症:急性髓系白血病(AML)。在维奈克拉治疗后急性髓系白血病(AML)复发的主要机制之一,是AML细胞中髓系细胞白血病1(MCL-1)上调,使其生存对维奈克拉靶点B细胞白血病/淋巴瘤2(BCL-2)的依赖性降低。伴有单核细胞分化的AML中的白血病干细胞(LSC)对阿扎胞苷/维奈克拉治疗显著更具耐药性,对BCL-2依赖性较低,并表现出优先依赖MCL-1生存。临床前研究显示,克拉屈滨与维奈克拉联合可通过下调MCL-1克服对维奈克拉的耐药性,尤其是在具有单核细胞特征和/或大鼠肉瘤癌基因(RAS)突变的AML中。研究者拟对既往接受过含维奈克拉方案治疗、且疾病缺乏已获批疗法所针对的分子靶点的复发/难治性或继发性AML(由骨髓增生异常综合征[MDS]、骨髓增殖性肿瘤[MPN]或MDS/MPN重叠综合征转化而来)患者,采用克拉屈滨、低剂量阿糖胞苷和维奈克拉(CAV)方案。

CAV是一种中等强度方案,已在老年AML患者和/或无法耐受强化治疗的患者中显示出可接受的安全性和耐受性。目的:主要目的是评估在接受过含venetoclax方案治疗后复发/难治性或继发性AML的受试者中,使用克拉屈滨、低剂量阿糖胞苷和venetoclax治疗的复合完全缓解(CRc)率。

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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