ABL001联合达沙替尼、泼尼松和Blinatumomab治疗BCR-ABL阳性B-ALL或CML

覆盖B细胞急性淋巴细胞白血病、淋巴母细胞危象期慢性髓性白血病及费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病。研究旨在评估研究性药物的安全性并确定后续研究适用剂量

Marlise Luskin, MDMarlise Luskin, MD
clinicaltrials
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其他分类B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia
ABL001 + Dasatinib + Prednisone + Blinatumomab in BCR-ABL+ B-ALL or CML

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

ABL001联合达沙替尼、泼尼松和Blinatumomab治疗BCR-ABL阳性B-ALL或CML

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为ABL001联合达沙替尼、泼尼松和Blinatumomab治疗BCR-ABL阳性B-ALL或CML的I期临床研究。覆盖B细胞急性淋巴细胞白血病、淋巴母细胞危象期慢性髓性白血病及费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病。研究旨在评估研究性药物的安全性并确定后续研究适用剂量。目前尚无ABL001联合达沙替尼和泼尼松在成人Ph+ B-ALL或淋巴母细胞危象期CML中的临床数据,但已有ABL001联合达沙替尼(不含类固醇)用于复发Ph+ B-ALL及Ph+ CML患者的数据。可用于肿瘤与白血病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B细胞急性淋巴细胞白血病、淋巴母细胞危象期慢性髓性白血病(CML)、费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病Ph+ ALL。本研究是一项I期临床试验,测试一种研究性药物的安全性,并尝试确定该研究性药物用于进一步研究的合适剂量。“研究性”意味着该药物正在被研究中。目前尚无ABL001联合达沙替尼和泼尼松在成人Ph+ B-ALL或淋巴母细胞危象期CML中效果的临床数据。然而,已有ABL001联合达沙替尼(不含类固醇)用于复发Ph+ B-ALL和Ph+慢性髓性白血病(CML)患者的数据。达沙替尼(Sprycel®)目前获批用于治疗新诊断的慢性期(CP)Ph+ CML成人患者,成人

【主题与分类】

主题标签:B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03595917

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:B细胞急性淋巴细胞白血病、慢性髓性白血病(CML)淋系急变期、费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病(Ph+ ALL)。本研究为I期临床试验,旨在检测一种研究性药物的安全性,并尝试确定该研究性药物用于进一步研究的合适剂量。“研究性”意味着该药物正处于研究阶段。目前尚无关于ABL001联合达沙替尼和泼尼松在成人Ph+ B-ALL或CML淋系急变期患者中效果的临床数据。然而,已有关于ABL001联合达沙替尼(不含类固醇)用于复发性Ph+ B-ALL和Ph+慢性髓性白血病(CML)患者的数据。达沙替尼(Sprycel®)目前获批用于治疗新诊断的Ph+ CML慢性期(CP)成人患者、对既往治疗(包括伊马替尼)耐药或不耐受的Ph+ CML慢性期、加速期或髓系/淋系急变期成人患者,以及对既往治疗耐药或不耐受的费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病(Ph+ ALL)成人患者。

ABL001是一种新发现的化合物。该药物已在实验室实验中使用,这些实验的信息表明,该药物可能对患有CML或Ph+ ALL的人有益,这两种疾病都是某种类型的血细胞癌症。本研究的目的是了解ABL001是否安全,以及是否可能对同时接受达沙替尼和泼尼松治疗的Ph+ ALL患者有益,这两种药物通常用于治疗Ph+ ALL。本研究的所有参与者都将接受这三种药物。泼尼松、达沙替尼和博纳吐单抗均已获FDA批准,并且是您所患疾病参与者的标准治疗。它们在本研究中不被视为研究性药物。然而,ABL001正在与这些药物联合进行测试。本研究还将包括生物标志物检测。生物标志物是重要的生物学“指标”,可用于判断药物是否有效,可通过骨髓和血液样本进行测量。此外,博

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)
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       + 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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