针对0-45岁急性淋巴细胞白血病患者的治疗方案

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦0-45岁急性淋巴细胞白血病(ALL)患者的治疗方案研究。ALL在儿童中生存率超过90%,青年中约75%,但仍有患者因治疗不足在复发后死亡,同时部分年轻患者存在过度治疗,面临治疗相关死亡、长期副作用或继发癌症风险

Mats HeymanMats Heyman
clinicaltrials
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其他预测Leukemia, Acute Lymphoblastic
A Treatment Protocol for Participants 0-45 Years With Acute Lymphoblastic Leukaemia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

针对0-45岁急性淋巴细胞白血病患者的治疗方案

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦0-45岁急性淋巴细胞白血病(ALL)患者的治疗方案研究。ALL在儿童中生存率超过90%,青年中约75%,但仍有患者因治疗不足在复发后死亡,同时部分年轻患者存在过度治疗,面临治疗相关死亡、长期副作用或继发癌症风险。研究由北欧五国、爱沙尼亚、立陶宛、英国、荷兰、德国、比利时、爱尔兰、葡萄牙和法国等多个研究组参与,需要大规模人群以验证生存改善。该数据可用于分析治疗结局、预测生存与治疗相关风险(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性淋巴细胞白血病。ALLTogether研究的目标是提高儿童和青年急性淋巴细胞白血病(ALL)患者的生存率和生存质量。ALL在年轻人中预后极佳,儿童生存率超过90%,青年约75%。然而,患者仍会因疾病死亡——复发后因治疗不足所致。此外,相当一部分年轻患者存在过度治疗:所有患者都面临治疗相关死亡风险,部分患者遭受长期副作用或继发癌症。儿童中因疾病死亡和因治疗死亡的比例几乎相同。要在如此良好的生存率基础上显示改善,需要大规模人群。来自五个北欧国家、爱沙尼亚和立陶宛(NOPHO)、英国(UKALL)、荷兰(DCOG)、德国(COALL)、比利时(BSPHO)、爱尔兰(PHOAI)、葡萄牙(SHOP)和法国(SFCE)的研究组

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Acute Lymphoblastic。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03911128

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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:急性淋巴细胞白血病。ALLTogether研究的目标是提高ALL儿童和年轻患者的生存率及生存质量。ALL在年轻人中预后极佳,儿童生存率超过90%,年轻成人约为75%。然而,仍有患者死于疾病——即在复发后因治疗不足而死亡。此外,相当一部分较年轻患者存在过度治疗:所有患者都面临治疗相关死亡风险,部分患者还会遭受长期副作用或继发性癌症。在儿童中,死于疾病和死于治疗的比例几乎相同。要在如此良好的生存率基础上进一步证明改善,需要大规模人群。来自五个北欧国家、爱沙尼亚和立陶宛(NOPHO)、英国(UKALL)、荷兰(DCOG)、德国(COALL)、比利时(BSPHO)、爱尔兰(PHOAI)、葡萄牙(SHOP)和法国(SFCE)的研究组共同设计了一套统一的治疗方案,作为ALL儿童和年轻患者新的标准治疗。风险分层基于一种新颖的个体化算法,该算法综合考虑临床特征、白血病的遗传学改变以及对治疗的反应。

该方案将基于个体化风险策略,定义一个诊断和治疗平台,随机及非随机干预措施和转化研究均可在此基础上添加。此平台亦可为后续加入合作的国家所用,以便它们准备全面参与。高风险B系患者可能被分层至嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)疗法,作为高风险化疗方案和干细胞移植的替代,以减少副作用。转化研究及其他与治疗相关的研究将通过共同的主方案得到推进。

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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