Bexmarilimab联合标准治疗用于血液恶性肿瘤的安全性、耐受性及初步疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦 Bexmarilimab(FP-1305)联合标准治疗用于血液恶性肿瘤的临床研究

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其他Acute Myeloid LeukemiaChronic Myelomonocytic LeukemiaMyelodysplastic SyndromesRelapsed/Refractory AML
A Study to Assess Safety, Tolerability and Preliminary Efficacy of Bexmarilimab in Combination With Standard of Care in Patients With Hematological Malignancies

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

Bexmarilimab联合标准治疗用于血液恶性肿瘤的安全性、耐受性及初步疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦 Bexmarilimab(FP-1305)联合标准治疗用于血液恶性肿瘤的临床研究。覆盖急性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病、骨髓增生异常综合征及复发/难治性 AML 等病种。研究为多中心、开放标签的 1/2 期试验,1 期采用贝叶斯最优区间(BOIN)剂量递增设计,在四个预设剂量水平中确定最大耐受剂量;2 期为进一步评估安全性与初步疗效的扩展阶段。可用于血液肿瘤治疗安全性、耐受性及初步疗效相关分析(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、慢性粒单核细胞白血病、骨髓增生异常综合征、复发/难治性 AML。这是一项多中心 1/2 期开放标签研究,旨在评估递增剂量 bexmarilimab(FP-1305)在中危、高危或极高危 MDS、骨髓原始细胞 10-19% 的 CMML、低甲基化药物(HMA)治疗失败的 CMML/MDS,或不适合诱导治疗的新诊断 AML 或复发/难治性 AML 患者中的安全性、耐受性和初步疗效。研究的 1 期部分将采用贝叶斯最优区间(BOIN)剂量递增设计,在四个预设剂量水平中确定一个安全且可耐受的 bexmarilimab 剂量,以确定 bexmarilimab 与 SoC 联合给药时的最大耐受剂量(MTD)。研究的 2 期部分为扩展阶段,以进一步评估安全性和初步

【主题与分类】

主题标签:Acute Myeloid Leukemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia、Myelodysplastic Syndromes、Relapsed/Refractory AML。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05428969

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数据说明

疾病:急性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病、骨髓增生异常综合征、复发/难治性AML。这是一项多中心1/2期开放标签研究,旨在评估递增剂量bexmarilimab(FP-1305)在中等、高或极高危MDS、骨髓原始细胞10-19%的CMML、低甲基化药物(HMA)治疗失败的CMML/MDS患者,或不适合诱导治疗的新诊断AML患者或复发/难治性AML患者中的安全性、耐受性和初步疗效。研究的1期部分将采用贝叶斯最优区间(BOIN)剂量递增设计,在四个预设剂量水平中确定bexmarilimab与SoC联合给药时的安全且可耐受剂量,以确定最大耐受剂量(MTD)。研究的2期部分为扩展期,进一步评估bexmarilimab以RP2D联合SoC治疗的安全性及初步疗效,并将对从1期继续推进的每个选定适应症遵循Simon两阶段设计。

该设计允许针对每种适应症研究bexmarilimab的活性并进行初步缓解评估,并可在无效时使用最少患者数提前终止。来自1期、在2期拟研究的选定适应症中已接受RP2D治疗的患者,可计入2期患者数。两个研究阶段均包括筛选期、治疗期、作为安全性随访的治疗结束(EoT)以及疾病进展/生存随访。

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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