Asciminib 作为慢性髓性白血病慢性期患者初始治疗的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Asciminib 作为慢性髓性白血病慢性期(CML-CP)初治患者初始治疗的研究

基本信息
资源简介
Asciminib 作为慢性髓性白血病慢性期患者初始治疗的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Asciminib 作为慢性髓性白血病慢性期(CML-CP)初治患者初始治疗的研究。Asciminib 是 BCR-ABL1 癌基因的强效变构抑制剂,对酪氨酸激酶抑制剂(TKI)耐药具有克服作用,并有望与 TKI 联合以防止 BCR-ABL1 突变出现、加深分子学反应。研究计划入组 50 名受试者,主要目标是估计初治 CML-CP 患者单药 Asciminib 治疗后经 RQ-PCR 达到 BCR::ABL1 <0.01%(MR4.0)IS 的比例,次要目标涵盖特定时间点分子学反应比例、达到分子学反应时间、血液学与分子学反应持续时间及进展时间(来源 clinicaltrial。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性髓性白血病,慢性期,成人 CML,白血病,髓系,白血病,髓系,慢性。Asciminib 是 BCR-ABL1 癌基因的强效变构抑制剂,该癌基因可导致对酪氨酸激酶抑制剂(TKI)的耐药。Asciminib 有潜力与 TKI 联合,以防止 BCR-ABL1 突变的出现,从而加深 CML-CP 患者的分子学反应深度。预计在各研究中心共入组 50 名受试者。主要目标:估计既往未经治疗的 CML-CP 患者接受单药 Asciminib 治疗后,通过 RQ-PCR 达到 BCR::ABL1 <0.01%(MR4.0)IS 的比例。次要目标:1. 估计特定时间点达到分子学反应的患者比例 2. 估计达到分子学反应的时间 3. 评估对 Asciminib 的血液学与分子学反应持续时间 4. 确定进展时间
【主题与分类】
主题标签:Chronic Myeloid Leukemia, Chronic Phase、Adult CML、Leukemia, Myeloid、Leukemia,Myeloid, Chronic。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05143840
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:慢性髓性白血病,慢性期,成人CML,白血病,髓系,白血病,髓系,慢性。Asciminib是一种强效的BCR-ABL1癌基因变构抑制剂,该癌基因可导致对酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)的耐药性。Asciminib有潜力与TKIs联合使用,以防止BCR-ABL1突变的出现,从而加深CML-CP患者的分子学缓解深度。预计在多个研究中心共招募50名受试者。主要目标:估计未经治疗的CML-CP患者接受单药asciminib治疗后,通过RQ-PCR检测达到BCR::ABL1 <0.01%(MR4.0)IS的患者比例。次要目标:1. 估计在特定时间点达到分子学缓解的患者比例 2. 估计达到分子学缓解的时间 3. 评估对asciminib的血液学和分子学缓解持续时间 4. 确定接受asciminib治疗的早期CP期CML患者的疾病进展时间和总生存期 5. 评估asciminib在CML-CP患者中的安全性特征 6. 评估接受asciminib治疗的早期CP期CML患者中ABL突变的发生情况 7.
分析不同风险组和患者特征之间的缓解率及预后差异 8. 评估接受asciminib治疗的CML患者的患者报告结局 9. 研究接受asciminib单药或联合治疗(asciminib + 低剂量TKI)的患者在持续深度分子学缓解至少2年后的无治疗缓解 探索性目标: 1. 评估在未达到MR4.5的患者中,低剂量TKI与asciminib联合使用的安全性和有效性。 2. 评估使用asciminib与低剂量TKI联合治疗的患者的成功停药率 3. 评估在asciminib单药治疗期间任何时候出现治疗失败的患者中,低剂量TKI与asciminib联合使用的安全性和有效性 4. 评估在未达到最佳
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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