异基因造血细胞移植治疗外周T细胞淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血细胞移植治疗外周T细胞淋巴瘤的临床研究。覆盖外周T细胞淋巴瘤、淋巴增殖性疾病及免疫系统疾病人群,纳入年龄≥12岁、对既往治疗复发或难治的患者

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Peripheral T-cell LymphomasLymphoproliferative DisordersImmune System Diseases
Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation for Peripheral T Cell Lymphoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

异基因造血细胞移植治疗外周T细胞淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血细胞移植治疗外周T细胞淋巴瘤的临床研究。覆盖外周T细胞淋巴瘤、淋巴增殖性疾病及免疫系统疾病人群,纳入年龄≥12岁、对既往治疗复发或难治的患者。数据可用于评估不同预处理方案下的无进展生存,支持移植疗效预测与风险分层研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:外周T细胞淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、免疫系统疾病。背景: 成熟T细胞和/或自然杀伤细胞的肿瘤,统称为外周T细胞淋巴瘤(PTCL),通常对化疗反应差,因此与显著的发病率和死亡率相关。 异基因造血细胞移植(HCT)有治愈PTCL的潜力,但这些疾病的最佳HCT方法需要持续研究。目的: 对于接受减低强度预处理(RIC/mRIC)组的受试者,估计无进展生存期。 对于接受仅免疫抑制预处理(IOC)和ATL/RIC组的受试者,由于他们是高风险患者,初步估计一年时无进展的比例。入选标准: 年龄≥12岁的患者。 对既往治疗复发或难治的PTCL。

【主题与分类】

主题标签:Peripheral T-cell Lymphomas、Lymphoproliferative Disorders、Immune System Diseases。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03922724

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:外周T细胞淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、免疫系统疾病。背景:* 成熟T细胞和/或自然杀伤细胞的肿瘤,统称为外周T细胞淋巴瘤(PTCL),通常对化疗反应不佳,因此与显著的发病率和死亡率相关。* 异基因造血细胞移植(HCT)有可能治愈PTCL,但这些疾病的最佳HCT方法需要持续研究。目的:* 对于接受减低强度预处理(RIC/mRIC)组的受试者,评估无进展生存期。* 对于接受仅免疫抑制预处理(IOC)和ATL/RIC组的受试者,由于他们是高风险患者,初步评估一年时无进展的比例。

入选标准:* 年龄≥12岁的患者 * 对先前治疗复发或难治的PTCL和/或风险评分使得首次缓解时进行 upfront 异基因造血干细胞移植(allo HCT)是合理的PTCL(PIT评分为中低风险或更高,或由临床实践指南支持1) * 至少有一个可能合适的7-8/8 HLA匹配的相关或无关供者(在HLA A、B、C和DR位点),或HLA单倍体相合相关供者 * 足够的终末器官功能 * 未怀孕或哺乳 设计:* 将有四个受者治疗组,方法不同,但均具有相同的预处理和GVHD预防骨架:* 仅免疫抑制预处理(IOC)组用于高风险受试者 * 降低强度预处理(RIC)组用于被认为非高风险且能够耐受RIC且无成人T细胞白血病/淋巴瘤(ATL)的患者 * mRIC组用于符合RIC组条件的患者,作为RIC组完成后修改扩展 * ATL-RIC组用于诊断为ATL的患者 * IOC组:马抗胸腺细胞球蛋白(e-ATG)40 mg/kg/天,在第-14天和第-13天静脉注射,喷司他丁4 mg/m2/天,在第-9天和第-5天静脉注射,低剂量环磷酰胺(5 mg/kg)在第-9天每天口服

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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