Venetoclax联合低剂量阿糖胞苷对比低剂量阿糖胞苷单药治疗不适合强化化疗的初治急性髓系白血病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Venetoclax联合低剂量阿糖胞苷对比低剂量阿糖胞苷单药治疗初治急性髓系白血病(AML)的III期随机双盲安慰剂对照多中心研究

AbbVieAbbVie
clinicaltrials
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蛋白质Acute Myeloid Leukemia (AML)
A Study of Venetoclax in Combination With Low Dose Cytarabine Versus Low Dose Cytarabine Alone in Treatment Naive Patients With Acute Myeloid Leukemia Who Are Ineligible for Intensive Chemotherapy

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Venetoclax联合低剂量阿糖胞苷对比低剂量阿糖胞苷单药治疗不适合强化化疗的初治急性髓系白血病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Venetoclax联合低剂量阿糖胞苷对比低剂量阿糖胞苷单药治疗初治急性髓系白血病(AML)的III期随机双盲安慰剂对照多中心研究。研究对象为18岁及以上、不适合强化诱导化疗的初治AML患者。数据可用于了解该联合方案的临床试验设计、患者人群特征及疗效评估框架,支持血液肿瘤治疗领域的证据梳理与二次分析(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)。急性髓系白血病(AML)是一种侵袭性且罕见的髓系细胞(一种负责对抗感染的白细胞)癌症。AML的成功治疗取决于患者所患AML的亚型以及诊断时的年龄。Venetoclax是一种实验性药物,通过阻断一种使癌细胞得以存活的蛋白质(细胞的一部分)来杀死癌细胞。本研究旨在观察在阿糖胞苷基础上加用Venetoclax是否比单用阿糖胞苷更有效。这是一项III期、随机、双盲(患者和医生均不知晓治疗分配)、安慰剂对照、多中心研究,受试者为18岁及以上、既往未接受过治疗的AML患者。参与本研究的患者应不适合接受强化诱导化疗(常规起始治疗)。Abbvie提供资助。

【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/NCT03069352

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    • 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。

数据说明

疾病:急性髓系白血病(AML)。急性髓系白血病(AML)是一种侵袭性强且罕见的髓系细胞(一种负责抵抗感染的白细胞)癌症。AML能否成功治疗取决于患者所患AML的亚型以及确诊时的年龄。Venetoclax是一种实验性药物,通过阻断一种使癌细胞得以存活的蛋白质(细胞的一部分)来杀死癌细胞。本研究旨在观察在阿糖胞苷基础上加用venetoclax是否比单用阿糖胞苷更有效。这是一项3期、随机、双盲(患者和医生均不知晓治疗分组)、安慰剂对照、多中心研究,受试者为18岁及以上、既往未接受过治疗的AML患者。参加本研究的患者应不适合接受强化诱导化疗(常规起始治疗)。本研究由Abbvie资助,将在全球约125家医院开展。在本研究中,2/3的患者将每日接受venetoclax联合阿糖胞苷治疗,其余1/3的患者将接受安慰剂(模拟)片联合阿糖胞苷治疗。

只要参与者仍有临床获益,他们将继续进行研究访视并接受治疗。将通过采血、骨髓检查、影像扫描、测量副作用以及填写健康问卷来检查治疗对急性髓系白血病(AML)的效果。将完成血液和骨髓检测,以探究为什么有些人的反应比其他人更好。

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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