NX-2127 治疗复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤成人研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 NX-2127 治疗成人复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤的研究，覆盖慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症、套细胞淋巴瘤、边缘区淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫大 B 细胞淋巴瘤及原发性中枢神经系统淋巴瘤等病种
基本信息
资源简介
NX-2127 治疗复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤成人研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 NX-2127 治疗成人复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤的研究，覆盖慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症、套细胞淋巴瘤、边缘区淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫大 B 细胞淋巴瘤及原发性中枢神经系统淋巴瘤等病种。研究分为 1a 期剂量递增与 1b 期剂量优化两个阶段，评估安全性、耐受性及初步疗效。可用于肿瘤与白血病领域的临床试验信息整理、疾病分类及治疗研究参考（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（CLL）、小淋巴细胞淋巴瘤（SLL）、华氏巨球蛋白血症（WM）、套细胞淋巴瘤（MCL）、边缘区淋巴瘤（MZL）、滤泡性淋巴瘤（FL）、弥漫大 B 细胞淋巴瘤（DLBCL）、原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）。1a 期（剂量递增）将评估 NX-2127 在复发/难治性（R/R）B 细胞恶性肿瘤成人患者中的安全性和耐受性，这些患者需要并已接受至少 2 种既往全身治疗（WM 或 PCNSL 患者至少 1 种既往治疗），且已知无其他疗法可提供临床获益。1b 期（剂量优化）将采用两阶段设计，基于 1a 期选定的剂量进一步研究 NX-2127 在 R/R B 细胞恶性肿瘤中的安全性、耐受性和初步疗效。第 1 阶段将入组约 10 名参与者
【主题与分类】
主题标签：Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)、Small Lymphocytic Lymphoma (SLL)、Waldenstrom Macroglobulinemia (WM)、Mantle Cell Lymphoma (MCL)、Marginal Zone Lymphoma (MZL)、Follicular Lymphoma (FL)、Diffuse Large B-cell Lymphoma (DLBCL)。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04830137
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/NCT04830137
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：慢性淋巴细胞白血病（CLL）、小淋巴细胞淋巴瘤（SLL）、华氏巨球蛋白血症（WM）、套细胞淋巴瘤（MCL）、边缘区淋巴瘤（MZL）、滤泡性淋巴瘤（FL）、弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）、原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）。1a期（剂量递增）将评估NX-2127在复发/难治性（R/R）B细胞恶性肿瘤成人患者中的安全性和耐受性，这些患者既往需接受过至少2种全身治疗（WM或PCNSL患者至少接受过1种既往治疗），且已知无其他疗法可提供临床获益。1b期（剂量优化）将采用两阶段设计，基于1a期选定的剂量进一步研究NX-2127在R/R B细胞恶性肿瘤中的安全性、耐受性和初步疗效。第1阶段将根据B细胞淋巴瘤/白血病适应症，以研究第一部分选定的特定剂量，每组入组约10名受试者。申办方可在审查第1阶段的安全性和抗肿瘤活性数据后，决定为任何给定组别开放第2阶段。
在第二阶段，将在第一阶段确定的剂量基础上额外招募10名受试者，并在第二个备选剂量下再招募20名受试者。第二阶段中，受试者将被随机分配至这两个剂量水平之一。
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。
