Calaspargase Pegol或Pegaspargase联合化疗治疗新诊断高危急性淋巴细胞白血病年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断高危急性淋巴细胞白血病年轻患者,涵盖成人B急性淋巴细胞白血病与儿童B急性淋巴细胞白血病

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Calaspargase Pegol or Pegaspargase and Combination Chemotherapy in Treating Younger Patients With Newly Diagnosed High-Risk Acute Lymphoblastic Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Calaspargase Pegol或Pegaspargase联合化疗治疗新诊断高危急性淋巴细胞白血病年轻患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断高危急性淋巴细胞白血病年轻患者,涵盖成人B急性淋巴细胞白血病与儿童B急性淋巴细胞白血病。研究比较EZN-2285(calaspargase pegol)与Oncaspar(pegaspargase)在诱导和巩固治疗中静脉给药后的药代动力学可比性,并描述药效学、第29天微小残留病及完全缓解率。可用于白血病治疗药物比较、药代与药效分析及疗效预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性淋巴细胞白血病、成人B急性淋巴细胞白血病、儿童B急性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 确定EZN-2285(calaspargase pegol)与Oncaspar(pegaspargase)在接受增强型Berlin-Frankfurt-Munster(BFM)治疗的高危ALL患者诱导和巩固期间静脉给药时的药代动力学可比性。次要目标:I. 描述EZN-2285与Oncaspar在接受增强型BFM治疗的高危ALL患者诱导和巩固期间静脉给药时的药效学(PD)。II. 确定随机分配至含EZN-2285方案与含Oncaspar®方案患者的诱导治疗第29天微小残留病(MRD)。III. 确定接受EZN-2285患者在第29天的完全缓解(CR)率

【主题与分类】

主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia、Adult B Acute Lymphoblastic Leukemia、Childhood B Acute Lymphoblastic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00671034

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数据说明

疾病:急性淋巴细胞白血病、成人B细胞急性淋巴细胞白血病、儿童B细胞急性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 确定在高危ALL患者接受增强型Berlin-Frankfurt-Munster(BFM)治疗期间,诱导和巩固阶段静脉给予EZN-2285(calaspargase pegol)与Oncaspar(pegaspargase)的药代动力学可比性。次要目标:I. 描述在高危ALL患者接受增强型BFM治疗期间,诱导和巩固阶段静脉给予EZN-2285与Oncaspar的药效学(PD)。II. 确定随机分配至含EZN-2285方案与含Oncaspar®方案的患者在诱导治疗第29天时的微小残留病(MRD)。III. 确定接受EZN-2285的患者在诱导第29天时的完全缓解(CR)率,并与Oncaspar进行比较。IV. 评估高危ALL患者在增强型诱导后强化治疗期间接受EZN-2285与Oncaspar相关的无事件生存期(EFS)。V.

确定在诱导治疗第4、15、22和29天时,天冬酰胺酶水平至少为0.1 IU/mL的患者比例以及至少为0.4 IU/mL的患者比例,并与Oncaspar进行比较。VI. 确定给予EZN-2285后与Oncaspar相比,血浆和脑脊液(CSF)中天冬酰胺的浓度。VII. 评估EZN-2285的免疫原性,包括与Oncaspar相比结合抗体和中和抗体的检测。VIII. 评估在高危ALL患者接受增强诱导后强化治疗期间给予EZN-2285与Oncaspar相比相关的耐受性和毒性。IX. 探索EZN-2285的终末药代动力学(PK)与抗体存在之间的关系。大纲:这是一项多中心研究。患者根据对诱导治疗的反应进行分层(早期反应缓慢者[SER] vs 早期反应快速者[RER])。患者被随机

数据加载示例(图像类)

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import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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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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