评估ABBV-319治疗R/R DLBCL、FL或CLL的不良事件、疾病活动变化及静脉输注后体内过程的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于复发或难治性(R/R)弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、滤泡性淋巴瘤(FL)或慢性淋巴细胞白血病(CLL)成人患者

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时间序列预测Diffuse Large B-Cell LymphomaChronic Lymphocytic LeukemiaFollicular Lymphoma
A Study to Assess the Adverse Events, Change in Disease Activity, and How Intravenously Infused ABBV-319 Moves Through the Bodies of Adult Participants With Relapsed or Refractory (R/R) Diffuse Large B-cell Lymphoma (DLBCL), Follicular Lymphoma (FL), or Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估ABBV-319治疗R/R DLBCL、FL或CLL的不良事件、疾病活动变化及静脉输注后体内过程的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于复发或难治性(R/R)弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、滤泡性淋巴瘤(FL)或慢性淋巴细胞白血病(CLL)成人患者。研究旨在评估在研药物ABBV-319的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效,并记录不良事件。数据可用于分析药物在体内的动态变化、疾病活动改变及安全性信号,支持肿瘤学与血液学领域的临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性大B细胞淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、滤泡性淋巴瘤。B细胞淋巴瘤是一种侵袭性且罕见的免疫细胞(负责抵抗感染的白细胞)癌症。滤泡性淋巴瘤是一种生长缓慢的非霍奇金淋巴瘤。慢性淋巴细胞白血病(CLL)是最常见的白血病(血细胞癌症)。本研究的目的是评估ABBV-319在复发或难治性(R/R)弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、R/R滤泡性淋巴瘤(FL)或R/R CLL成人受试者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。将评估不良事件。ABBV-319是一种正在开发用于治疗R/R DLBCL、R/R FL或R/R CLL的研究性药物。本研究将包括一个剂量递增阶段,以确定将在下一阶段使用的ABBV-319剂量,以及一个

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Chronic Lymphocytic Leukemia、Follicular Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05512390

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:弥漫性大B细胞淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、滤泡性淋巴瘤。B细胞淋巴瘤是一种侵袭性且罕见的癌症,源于一种免疫细胞(负责抵抗感染的白细胞)。滤泡性淋巴瘤是一种生长缓慢的非霍奇金淋巴瘤。慢性淋巴细胞白血病(CLL)是最常见的白血病(血细胞癌症)。本研究旨在评估ABBV-319在复发或难治性(R/R)弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、R/R滤泡性淋巴瘤(FL)或R/R CLL成人受试者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。将评估不良事件。ABBV-319是一种正在开发用于治疗R/R DLBCL、R/R FL或R/R CLL的研究性药物。本研究将包括剂量递增阶段,以确定将在下一阶段使用的ABBV-319剂量,以及剂量扩展阶段,以确定R/R DLBCL、R/R FL和R/R CLL受试者疾病活动的变化。大约154名患有R/R B细胞淋巴瘤(包括R/R DLBCL、R/R FL和R/R CLL)的成人受试者将在全球各地的研究中心入组本研究。

在研究的剂量递增阶段,参与者将在21天周期内接受递增剂量的ABBV-319静脉输注,直至确定2期剂量。在研究的剂量扩展阶段,参与者将在21天周期内接受ABBV-319静脉输注。与标准治疗相比,本试验中参与者的治疗负担可能更高。参与者将在研究期间定期前往经批准的机构(医院或诊所)进行访视。治疗效果将通过医学评估、血液检测、问卷和副作用频繁监测。

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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