Acalabrutinib治疗慢性淋巴细胞白血病患者复发或难治性自身免疫性溶血性贫血

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Acalabrutinib治疗慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者复发或难治性自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的临床研究

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clinicaltrials
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蛋白质预测Autoimmune Hemolytic AnemiaChronic Lymphocytic Leukemia
Acalabrutinib for the Treatment of Relapsed or Refractory Autoimmune Hemolytic Anemia in Patients With Chronic Lymphocytic Leukemia

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Acalabrutinib治疗慢性淋巴细胞白血病患者复发或难治性自身免疫性溶血性贫血

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Acalabrutinib治疗慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者复发或难治性自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的临床研究。数据覆盖CLL、CLL/SLL、温抗体型AIHA等疾病条件,主要评估Acalabrutinib的疗效、诱导短期与持续血红蛋白应答的能力、毒性及其对CLL的疗效,并探索其对自身免疫性疾病中T细胞功能的影响。治疗方案为Acalabrutinib口服每日两次,28天为一周期,最多12个周期。可用于血液肿瘤与自身免疫交叉领域的疗效预测与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:自身免疫性溶血性贫血、慢性淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤、温抗体型自身免疫性溶血性贫血。主要目的:I. 评估acalabrutinib在伴有复发或难治性自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者中的疗效。次要目的:I. 评估acalabrutinib诱导短期和持续血红蛋白应答的能力。II. 评估acalabrutinib的毒性。III. 评估acalabrutinib在CLL中的疗效。探索性目的:I. 评估acalabrutinib对自身免疫性疾病中T细胞功能的影响。方案概述:患者在第1-28天口服(PO)acalabrutinib,每日两次(BID)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每28天重复一次,最多12个周期。acalabrutinib治疗可能会继续

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Hemolytic Anemia、Chronic Lymphocytic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04657094

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:自身免疫性溶血性贫血、慢性淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤、温抗体型自身免疫性溶血性贫血。主要目的:I. 评估acalabrutinib在复发或难治性自身免疫性溶血性贫血(AIHA)的慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者中的疗效。次要目的:I. 评估acalabrutinib诱导短期和持续血红蛋白应答的能力。II. 评估acalabrutinib的毒性。III. 评估acalabrutinib在CLL中的疗效。探索性目的:I. 评估acalabrutinib对自身免疫性疾病中T细胞功能的影响。方案概要:患者在第1-28天口服(PO)acalabrutinib,每日两次(BID)。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复治疗,最多12个周期。如果主治医师认为患者可能从持续治疗中获益,acalabrutinib治疗可在12个周期后继续,最多36个周期。研究治疗完成后,对患者进行30天随访,之后至少每4个月随访一次,最长随访12个月。

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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