阿卡替尼、维奈托克和度伐利尤单抗治疗慢性淋巴细胞白血病或小淋巴细胞淋巴瘤的里氏转化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Acalabrutinib、Venetoclax与Durvalumab联合方案治疗慢性淋巴细胞白血病或小淋巴细胞淋巴瘤Richter转化的临床研究

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医学影像预测Chronic Lymphocytic LeukemiaRichter SyndromeSmall Lymphocytic Lymphoma
Acalabrutinib, Venetoclax and Durvalumab for the Treatment of Richter Transformation From Chronic Lymphocytic Leukemia or Small Lymphocytic Lymphoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

阿卡替尼、维奈托克和度伐利尤单抗治疗慢性淋巴细胞白血病或小淋巴细胞淋巴瘤的里氏转化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Acalabrutinib、Venetoclax与Durvalumab联合方案治疗慢性淋巴细胞白血病或小淋巴细胞淋巴瘤Richter转化的临床研究。数据覆盖慢性淋巴细胞白血病、Richter综合征和小淋巴细胞淋巴瘤患者,主要评估6个月无进展生存期,并涉及安全性、总缓解率、完全缓解率、部分缓解率、总生存期、无进展生存期、无治疗生存期及预测临床反应的生物标志物和免疫特征。可用于肿瘤治疗反应预测、疗效评估及生物标志物相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病、Richter综合征、小淋巴细胞淋巴瘤。主要目标:I. 确定acalabrutinib、venetoclax和durvalumab联合治疗慢性淋巴细胞白血病(CLL)Richter转化患者的6个月无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 确定acalabrutinib、venetoclax和durvalumab联合治疗CLL Richter转化患者的安全性。II. 评估上述联合治疗的总缓解率(ORR)、完全缓解(CR)率和部分缓解(PR)率。III. 上述联合治疗的总生存期、PFS和无治疗生存期。相关研究目标:I. 确定预测上述联合治疗临床反应的生物标志物。II. 确定患者在再

【主题与分类】

主题标签:Chronic Lymphocytic Leukemia、Richter Syndrome、Small Lymphocytic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05388006

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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

疾病:慢性淋巴细胞白血病、里氏综合征、小淋巴细胞淋巴瘤。主要目的:I. 确定acalabrutinib、venetoclax和durvalumab联合治疗慢性淋巴细胞白血病(CLL)转化为里氏综合征患者的6个月无进展生存期(PFS)。次要目的:I. 确定acalabrutinib、venetoclax和durvalumab联合治疗CLL转化为里氏综合征患者的安全性。II. 评估上述联合治疗的总体缓解率(ORR)、完全缓解(CR)率和部分缓解(PR)率。III. 上述联合治疗的总体生存期、PFS和无治疗生存期。相关研究目的:I. 确定预测上述联合治疗临床反应的生物标志物。II. 确定接受此联合治疗患者的免疫特征。大纲:患者在每个周期的第1-28天口服(PO)acalabrutinib,每日两次(BID);第1天静脉注射(IV)durvalumab,持续1小时;以及在第1-28天口服(PO)venetoclax,每日一次(QD)。

在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天为一个周期,共12个周期。维持治疗:患者在每个周期的第1-90天接受acalabrutinib口服,每日两次,venetoclax口服,每日一次。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每90天为一个周期,共4个周期。患者在整个研究期间还接受血液样本采集、骨髓穿刺和活检,以及正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)或CT。研究治疗完成后,患者在30天时进行随访,之后每90天随访一次,直至研究入组后5年。

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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