OXi4503单药及联合阿糖胞苷剂量递增治疗AML和MDS的1期及后续2期队列研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦OXi4503单药及联合中剂量阿糖胞苷治疗复发/难治性急性髓系白血病(AML)和骨髓增生异常综合征(MDS)的临床研究

基本信息
资源简介
OXi4503单药及联合阿糖胞苷剂量递增治疗AML和MDS的1期及后续2期队列研究
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦于一项关于OXi4503治疗血液系统恶性肿瘤的临床研究。研究涵盖OXi4503作为单药以及联合中剂量阿糖胞苷两种用药策略,受试人群为复发/难治性急性髓系白血病(AML)和骨髓增生异常综合征(MDS)患者。研究设计包含1期剂量递增部分与后续2期队列扩展部分:1期评估单药在复发/难治性AML和MDS受试者中的安全性、药代动力学/药效动力学(PK/PD)及初步疗效,并评估OXi4503与中剂量阿糖胞苷联合方案在AML/MDS受试者中的安全性和PK/PD;2期则在两个队列中评估OXi4503联合阿糖胞苷方案的初步疗效。该数据集在站内归类于肿瘤/白血病方向,主题标签为急性髓系白血病与骨髓增生异常综合征。
【数据集背景】
急性髓系白血病和骨髓增生异常综合征属于血液系统恶性肿瘤,复发/难治性患者群体对新的治疗策略存在持续需求。该研究围绕OXi4503这一研究性药物展开,探索其作为单药以及与传统化疗药物阿糖胞苷联合使用的可行性。研究采用剂量递增与队列扩展相结合的设计思路,先在1期阶段确定单药及联合方案的安全性、PK/PD特征并观察初步疗效,再在2期阶段针对联合方案在两个队列中进一步评估初步疗效。这一背景信息来自源站对研究条件的描述,涉及适应症为急性髓系白血病与骨髓增生异常综合征。
【数据内容】
该数据集对应的研究内容包含两个主要阶段。1期剂量递增部分:一方面评估OXi4503单药在复发/难治性AML和MDS受试者中的安全性、PK/PD及初步疗效;另一方面评估OXi4503与中剂量阿糖胞苷联合方案在AML/MDS受试者中的安全性和PK/PD。2期部分:评估OXi4503联合阿糖胞苷组合在两个队列中的初步疗效。主题标签覆盖急性髓系白血病与骨髓增生异常综合征。除上述研究目的与阶段划分外,源站未提供具体受试者数量、给药剂量、终点指标数值或统计结果等细节。
【采集与来源】
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息。源站描述明确了研究条件为急性髓系白血病与骨髓增生异常综合征,并概述了1期剂量递增与2期队列的研究安排。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、数据提取方式等信息,源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述,该数据集可用于了解OXi4503在复发/难治性AML和MDS中的临床研究设计,包括单药剂量递增、与中剂量阿糖胞苷联合的安全性及PK/PD评估,以及2期两个队列的初步疗效评估框架。其主题标签有助于在肿瘤/白血病分类下检索急性髓系白血病与骨髓增生异常综合征相关的临床试验信息。关于该数据集在其他具体研究或应用场景中的用途,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、数据字段结构、访问接口或分析流程说明。
【质量与限制】
该数据集为临床试验注册信息,源站描述以研究目的和阶段安排为主,未提供样本量、剂量水平、疗效与安全性结果数据、统计分析方法或数据完整性说明。因此,其质量与限制的具体评估信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02576301
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
适应症:急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征。1期剂量递增部分将评估OXi4503单药治疗复发/难治性AML和MDS受试者的安全性、PK/PD及初步疗效,以及OXi4503联合中剂量阿糖胞苷治疗AML/MDS受试者的安全性和PK/PD。2期将在2个队列中评估OXi4503+阿糖胞苷联合方案的初步疗效。
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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