PRT2527 单药及联合 Zanubrutinib 或 Venetoclax 治疗复发/难治性血液恶性肿瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 PRT2527（一种 CDK9 抑制剂）在复发/难治性血液恶性肿瘤中的 Phase 1 开放标签、多中心、剂量递增研究
基本信息
资源简介
PRT2527 单药及联合 Zanubrutinib 或 Venetoclax 治疗复发/难治性血液恶性肿瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 PRT2527（一种 CDK9 抑制剂）在复发/难治性血液恶性肿瘤中的 Phase 1 开放标签、多中心、剂量递增研究。覆盖病种包括侵袭性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、Richter 综合征、T 细胞淋巴瘤、弥漫大 B 细胞淋巴瘤、边缘区淋巴瘤及髓系恶性肿瘤。研究设计包含单药治疗，以及与 zanubrutinib（BTK 抑制剂）或 venetoclax（BCL-2 抑制剂）联合治疗，分为剂量递增和剂量确认两个阶段。可用于血液肿瘤治疗方案的分类与临床特征分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：侵袭性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤（NHL）、慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤（CLL/SLL）、套细胞淋巴瘤（MCL）、Richter 综合征、T 细胞淋巴瘤、弥漫大 B 细胞淋巴瘤（DLBCL）、边缘区淋巴瘤、髓系恶性肿瘤。这是一项开放标签、多中心、剂量递增的 PRT2527 Phase 1 研究，PRT2527 是一种 CDK9 抑制剂，作为单药用于复发和难治性淋巴及髓系恶性肿瘤参与者，与 zanubrutinib（一种布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂，BTKi）联合用于淋巴恶性肿瘤参与者，或与 venetoclax（一种 B 细胞淋巴瘤 2 抑制剂，BCL-2i）联合用于髓系恶性肿瘤参与者。该研究将分为两部分，即单药治疗和联合治疗的剂量递增阶段和剂量确认阶段。剂量递增阶段将评估递增
【主题与分类】
主题标签：Mantle Cell Lymphoma (MCL)、Richter's Syndrome、T-cell Lymphoma、Diffuse Large B-cell Lymphoma (DLBCL)、Marginal Zone Lymphoma、Myeloid Malignancies、Acute Myeloid Leukemia (AML)、Chronic Myelomonocytic Leukemia (CMML)、Myelodysplastic Syndrome (MDS)。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05665530
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05665530
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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
适应症：侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤（NHL）、慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤（CLL/SLL）、套细胞淋巴瘤（MCL）、里氏综合征、T细胞淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）、边缘区淋巴瘤、髓系恶性肿瘤。这是一项开放标签、多中心、剂量递增的PRT2527（一种CDK9抑制剂）1期研究，评估其作为单药治疗用于复发和难治性淋系和髓系恶性肿瘤受试者，与zanubrutinib（一种布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂[BTKi]）联合用于淋系恶性肿瘤受试者，或与venetoclax（一种B细胞淋巴瘤2抑制剂[BCL-2i]）联合用于髓系恶性肿瘤受试者。该研究将分为两部分，即单药治疗和联合治疗的剂量递增阶段和剂量确认阶段。剂量递增阶段将评估PRT2527作为单药以及与zanubrutinib或venetoclax联合给药的递增剂量，直至确定MTD或确定RP2D。剂量确认阶段将在RP2D下评估特定适应症队列，以确认剂量。
大约274名参与者将被纳入剂量递增和特定适应症的剂量确认队列。
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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