在新诊断Richter转化患者常规治疗中加入Pirtobrutinib的PIRAMID试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Richter转化相关肿瘤,包括Richter综合征、由慢性淋巴细胞白血病转化而来的弥漫大B细胞淋巴瘤以及由小淋巴细胞淋巴瘤转化而来的弥漫大B细胞淋巴瘤

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clinicaltrials
浏览 7
基因组预测Richter Syndrome
Adding Pirtobrutinib to the Usual Treatment for People With Newly Diagnosed Richter Transformation, The PIRAMID Trial

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

在新诊断Richter转化患者常规治疗中加入Pirtobrutinib的PIRAMID试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Richter转化相关肿瘤,包括Richter综合征、由慢性淋巴细胞白血病转化而来的弥漫大B细胞淋巴瘤以及由小淋巴细胞淋巴瘤转化而来的弥漫大B细胞淋巴瘤。数据涉及在常规治疗基础上加入pirtobrutinib的PIRAMID试验,包含针对74岁及以下和75岁及以上人群的安全性导入研究,以及评估加入pirtobrutinib后研究者评估的无进展生存期是否优于单用R-CHOP的随机对照比较。可用于了解该试验的研究设计、人群分层与疗效评估指标,支持相关肿瘤治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Richter综合征、由慢性淋巴细胞白血病转化而来的弥漫大B细胞淋巴瘤、由小淋巴细胞淋巴瘤转化而来的弥漫大B细胞淋巴瘤。主要目标:I. 在74岁及以下的参与者中,评估在未治疗的Richter转化至大B细胞淋巴瘤(LBCL)的参与者中,在启动随机化之前将pirtobrutinib加入R-CHOP的安全性。(安全性导入)II. 在75岁及以上的参与者中,评估在该患者人群中,在启动随机化之前将pirtobrutinib加入R-mini-CHOP的安全性。(安全性导入)III. 评估在该患者人群中,与单用R-CHOP相比,将pirtobrutinib加入R-CHOP是否改善研究者评估的无进展生存期(PFS)。(随机比较)IV. 如果研究者评估的PFS在加入pirt

【主题与分类】

主题标签:Richter Syndrome。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07220187

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数据说明

疾病:里氏综合征、慢性淋巴细胞白血病向弥漫性大B细胞淋巴瘤转化、小淋巴细胞淋巴瘤向弥漫性大B细胞淋巴瘤转化。主要目标:I. 在74岁及以下的受试者中,评估在未接受过治疗的里氏转化型大B细胞淋巴瘤(LBCL)受试者中,于随机化开始前将pirtobrutinib加入R-CHOP的安全性。(安全性导入期)II. 在75岁及以上的受试者中,评估在该患者人群中于随机化开始前将pirtobrutinib加入R-mini-CHOP的安全性。(安全性导入期)III. 评估在该患者人群中,与单用R-CHOP相比,将pirtobrutinib加入R-CHOP是否能改善研究者评估的无进展生存期(PFS)。(随机对照比较)IV. 若将pirtobrutinib加入后研究者评估的PFS得到改善,则评估在该患者人群中加入pirtobrutinib是否能改善总生存期(OS)。(随机对照比较-序贯检验)转化医学主要目标:I.

评估在该患者群体中,高风险里氏转化相关突变(通过靶向下一代测序(NGS) panel和基线肿瘤组织全外显子测序评估,至少存在以下一种:TP53、CDK2NA或MYC通路改变,与不存在相比)与治疗组内总生存期(OS)之间的关联。次要目标:I. 估计并比较随机分组间研究者评估的完全缓解(CR)率。II. 估计两组中不良事件的发生频率和严重程度。转化医学次要目标:I. 评估在该患者群体中,高风险里氏转化相关突变与各治疗组间总缓解率(ORR[完全缓解和部分缓解]、PFS和完全缓解[CR])之间的关联。II. 描述性报告高风险里氏转化相关突变与随机分组之间的交互作用,以及结局CR、ORR、PFS和OS。III. 描述性报告突变图谱(通过

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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