Blinatumomab 巩固治疗真实世界研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 B 细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)患者中 blinatumomab 巩固治疗的真实世界应用

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clinicaltrials
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其他预测B-Cell Acute Lymphoblastic Leukaemia
Blinatumomab Consolidation in Real World

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

Blinatumomab 巩固治疗真实世界研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 B 细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)患者中 blinatumomab 巩固治疗的真实世界应用。源站描述指出,B-ALL 在儿童中可能治愈,但成人预后长期较差,复发风险高;blinatumomab 与 inotuzumab 已获批用于复发/难治 B-ALL,近期临床试验开始将其纳入新诊断 B-ALL 的治疗,其中 3 期随机试验 E1910 显示在巩固期加用 blinatumomab 具有优越性。数据可用于分析真实世界中 blinatumomab 巩固治疗的应用与结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B 细胞急性淋巴细胞白血病。B 细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)在儿科人群中是一种可能治愈的恶性肿瘤。相比之下,由于一线治疗后复发风险,成人 B-ALL 的结局历来较差。当前时代的新药改变了复发/难治 B-ALL 成人患者的治疗格局,具有更好的耐受性和更好的结局 [1]。目前,blinatumomab(CD3-CD19 双特异性分子)和 inotuzumab(CD22 抗体药物偶联物)已获批用于复发/难治 B-ALL 患者的管理。由于这些药物具有优越的疗效,近期临床试验已聚焦于将其纳入新诊断 B-ALL 的管理。一项 3 期随机临床试验(E1910)最近证明了在巩固期加用 blinatumomab 的优越性

【主题与分类】

主题标签:B-Cell Acute Lymphoblastic Leukaemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07117136

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数据说明

疾病:B细胞急性淋巴细胞白血病。B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)在儿科人群中是一种可能治愈的恶性肿瘤。相比之下,成人B-ALL患者的预后历来较差,原因是一线治疗后存在复发风险。当前时代的新型药物改变了复发/难治性B-ALL成人患者的治疗格局,耐受性改善且结局更好[1]。目前,blinatumomab(CD3-CD19双特异性分子)和inotuzumab(CD22抗体药物偶联物)已获批用于复发/难治性B-ALL患者的治疗。鉴于这些药物具有更优的疗效,近期临床试验已聚焦于将其纳入新诊断B-ALL的治疗。一项3期随机临床试验(E1910)近期证实,对于已获得MRD阴性CR的患者,在巩固治疗期间加用blinatumomab具有优越性[2]。

年龄在30至70岁之间、新诊断为BCR-ABL1阴性B-ALL的患者被纳入研究,最初接受2.5个月的联合诱导化疗,采用改编自E2993/UKALLXII临床试验的类BFM方案,包括延长缓解诱导期,对年龄<55岁的患者加用培门冬酶,对CD20阳性患者加用利妥昔单抗。随后,通过6色流式细胞术集中确定其缓解和MRD状态,MRD阴性定义为<0.01%。所有患者随后被随机分配接受额外四个周期的巩固化疗,或两个周期的blinatumomab(每周期28天),随后接受3个周期的巩固化疗,再接受另一个为期4周的blinatumomab周期(第3个blinatumomab周期),随后再接受一个周期的化疗,然后接受第4个blinatumomab周期。共有224名MRD阴性患者被随机分组,每组112名患者。在MRD阴性患者中,接受blinatumomab的患者总生存期更优(中位OS:未达到 vs. 71.4个月;风险比

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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