AR-42 治疗晚期或复发性多发性骨髓瘤、慢性淋巴细胞白血病或淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 AR-42 用于晚期或复发性慢性淋巴细胞白血病、淋巴瘤或多发性骨髓瘤成人患者的临床研究
基本信息
资源简介
AR-42 治疗晚期或复发性多发性骨髓瘤、慢性淋巴细胞白血病或淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 AR-42 用于晚期或复发性慢性淋巴细胞白血病、淋巴瘤或多发性骨髓瘤成人患者的临床研究。数据覆盖多种淋巴瘤亚型，包括成人鼻型结外NK/T细胞淋巴瘤、间变性大细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤等。主要目标为估算最大耐受剂量与剂量限制毒性以评估安全性，次要目标包括表征 AR-42 的药代动力学并分析患者样本的药效学描述信息。可用于安全性、剂量探索与药代动力学相关建模预测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：成人鼻型结外NK/T细胞淋巴瘤、间变性大细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、皮肤B细胞非霍奇金淋巴瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区B细胞淋巴瘤、肝脾T细胞淋巴瘤、眼内淋巴瘤、结节性边缘区B细胞淋巴瘤。主要目标：I. 通过估算最大耐受剂量（MTD）并描述剂量限制毒性（DLT）来评估安全性，AR-42 在每个28天周期内每周口服三次（优选周一、周三和周五），连续3周，用于晚期或复发性慢性淋巴细胞白血病（CLL）、淋巴瘤或多发性骨髓瘤（MM）成人患者。次要目标：I. 表征 AR-42 在该患者人群中的药代动力学。II. 分析患者样本以获得关于 AR-42 药效学的描述性信息
【主题与分类】
主题标签：Anaplastic Large Cell Lymphoma、Angioimmunoblastic T-cell Lymphoma、Cutaneous B-cell Non-Hodgkin Lymphoma、Hepatosplenic T-cell Lymphoma、Intraocular Lymphoma、Nodal Marginal Zone B-cell Lymphoma、Peripheral T-cell Lymphoma、Prolymphocytic Leukemia、Recurrent Adult Burkitt Lymphoma、Recurrent Adult Hodgkin Lymphoma。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01129193
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01129193
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型：成人鼻型结外NK/T细胞淋巴瘤、间变性大细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、皮肤B细胞非霍奇金淋巴瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区B细胞淋巴瘤、肝脾T细胞淋巴瘤、眼内淋巴瘤、结节性边缘区B细胞淋巴瘤。主要目标：I. 通过估算最大耐受剂量（MTD）来评估安全性，并描述AR-42在晚期或复发性慢性淋巴细胞白血病（CLL）、淋巴瘤或多发性骨髓瘤（MM）成人患者中，每个28天周期内每周三次（优选周一、周三和周五）口服给药，连续3周，所出现的剂量限制性毒性（DLT）。次要目标：I. 表征AR-42在该患者群体中的药代动力学特征。II. 分析患者样本，以获得关于AR-42在该患者群体中药效动力学变化的描述性信息。III. 在方案III期扩展阶段，获取关于在MTD下疗效的初步数据，通过各疾病亚组的部分缓解和完全缓解来衡量。试验设计：患者在第1-21天每周三次口服AR-42。
在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每28天重复一个疗程。完成研究治疗后，患者至少随访30天。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
