达雷妥尤单抗、硼替佐米、地塞米松、聚乙二醇脂质体多柔比星与来那度胺治疗浆细胞白血病

研究主要目标是确定 bortezomib 与 pegylated liposomal doxorubicin hydrochloride(doxil)联合固定剂量 daratumumab、lenalidomide 和 dexamethasone 时的最大耐受剂量(MTD)及推荐二期剂量(RP2D),

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其他预测Plasma Cell Leukemia
Daratumumab, Bortezomib, Dexamethasone, Pegylated Liposomal Doxorubicin Hydrochloride, and Lenalidomide in Treating Participants With Plasma Cell Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

达雷妥尤单抗、硼替佐米、地塞米松、聚乙二醇脂质体多柔比星与来那度胺治疗浆细胞白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦浆细胞白血病(Plasma Cell Leukemia)的联合用药临床试验。研究主要目标是确定 bortezomib 与 pegylated liposomal doxorubicin hydrochloride(doxil)联合固定剂量 daratumumab、lenalidomide 和 dexamethasone 时的最大耐受剂量(MTD)及推荐二期剂量(RP2D),次要目标涵盖耐受性、安全性、总体缓解率、缓解持续时间及生存概率评估,探索性目标涉及外周血单个核细胞中 CD38+ 细胞定量及 CD38 与 CD31 表达变化分析。数据可用于血液肿瘤治疗方案的剂量探索与疗效安。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:浆细胞白血病。主要目标:I. 确定 bortezomib 和 pegylated liposomal doxorubicin hydrochloride(doxil)与固定剂量 daratumumab、lenalidomide 和 dexamethasone 联合给药时的最大耐受剂量(MTD)/推荐二期剂量(RP2D)。次要目标:I. 通过评估毒性(包括类型、频率、严重程度、归因、时间过程和持续时间)来评估计划方案的耐受性和安全性。II. 估计和评估总体缓解率、缓解持续时间和生存概率(总生存和无进展生存)。探索性目标:I. 从外周血单个核细胞(PBMC)组分中定量 CD38+ 细胞,包括 T 细胞、自然杀伤(NK)细胞和单核细胞亚群。II. 评估 CD38 表达以及共受体标志物 CD31 的可能变化,包括总体和按缓解情况分析。

【主题与分类】

主题标签:Plasma Cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03591744

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数据说明

适应症:浆细胞白血病。主要目标:I. 确定硼替佐米和聚乙二醇脂质体多柔比星盐酸盐(多喜)与固定剂量达雷妥尤单抗、来那度胺和地塞米松联合给药时的最大耐受剂量(MTD)/推荐的2期剂量(RP2D)。次要目标:I. 通过评估毒性(包括类型、频率、严重程度、归因、时间过程和持续时间)来评估计划方案的可耐受性和安全性。II. 估计和评估总缓解率、缓解持续时间和生存概率(总生存和无进展生存)。探索性目标:I. 从外周血单核细胞(PBMC)组分中定量CD38+细胞,包括T细胞、自然杀伤(NK)细胞和单核细胞亚群。II. 评估CD38表达以及共受体标志物CD31可能的变化,总体及按缓解状态(缓解者/非缓解者)分析。III. 评估外周血浆中的细胞因子水平。IV. 从骨髓CD-138阴性组分和无细胞组分中定量CD38+细胞,包括T细胞、NK细胞和单核细胞亚群。V.

评估CD38表达以及共受体标志物CD31可能发生的变化,包括总体变化及按缓解状态(缓解者/未缓解者)分析的变化。VI. 评估骨髓无细胞组分中的细胞因子水平。VII. 研究浆细胞及血浆来源细胞外囊泡中CD38的细胞定位。VIII. 评估外周血单个核细胞(PBMC)、骨髓CD138阴性组分、T细胞组分及浆细胞中的信使核糖核酸(mRNA)表达。IX. 研究CD38 mRNA表达的表观遗传学变化。大纲:参与者在第1、8、15和22天接受达雷妥尤单抗静脉注射(IV),在第1、2、8、9、15、16、22和23天接受地塞米松静脉注射/口服(PO),在第8天接受聚乙二醇脂质体多柔比星盐酸盐静脉注射,在第1-14天每日口服来那度胺,并在第1和第2疗程的第1、4、8和11天接受硼替佐米皮下注射(SC)。参与者

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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