LNK01002治疗原发性或继发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症或急性髓系白血病的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于三重激酶抑制剂LNK01002治疗恶性髓系血液肿瘤的I期开放标签剂量探索研究

基本信息
资源简介
LNK01002治疗原发性或继发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症或急性髓系白血病的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于三重激酶抑制剂LNK01002治疗恶性髓系血液肿瘤的I期开放标签剂量探索研究。研究覆盖急性髓系白血病、原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症后骨髓纤维化、原发性血小板增多症后骨髓纤维化及真性红细胞增多症患者。研究分为剂量递增主期和剂量扩展期,旨在确定最大耐受剂量,并评估安全性、耐受性、药代动力学、药效学及初步临床活性。数据可用于血液肿瘤靶向治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性髓系白血病、原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症后骨髓纤维化、原发性血小板增多症后骨髓纤维化、真性红细胞增多症。这是一项三重激酶抑制剂LNK01002在恶性髓系血液肿瘤患者中进行的I期、开放标签、剂量探索研究。研究包括两个阶段:剂量递增主期和剂量扩展期。在剂量递增期,将连续入组恶性髓系血液肿瘤患者队列,以确定最大耐受剂量。在剂量扩展期(剂量确认阶段),将入组三个患者队列:经确认携带FLT3-ITD突变的AML患者、不携带FLT3-ITD突变的AML患者,以及原发性MF、PV或PV/ET-MF患者。安全性、耐受性、药代动力学、药效学和初步临床活性
【主题与分类】
主题标签:Acute Myeloid Leukemia、Primary Myelofibrosis、Post-polycythemia Vera Myelofibrosis、Polycythemia Vera。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04896112
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04896112
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
适应症:急性髓系白血病、原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症后骨髓纤维化、原发性血小板增多症后骨髓纤维化、真性红细胞增多症。这是一项在恶性髓系血液肿瘤患者中开展的LNK01002(三激酶抑制剂)I期、开放标签、剂量探索研究。研究包括两个阶段:剂量递增主阶段和剂量扩展阶段。在剂量递增阶段,将连续入组恶性髓系血液肿瘤患者队列,以确定最大耐受剂量。在剂量扩展阶段(剂量确认期),将入组三个患者队列:经确认携带FLT3-ITD突变的AML患者、不携带FLT3-ITD突变的AML患者,以及原发性MF、PV或PV/ET-MF患者。将评估LNK01002在恶性髓系血液肿瘤患者中的安全性、耐受性、药代动力学、药效动力学及初步临床活性。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




