DT2219ARL 用于复发或难治性 CD19(+)、CD22(+) B 系白血病或淋巴瘤

40 μg/kg 剂量组入组的第 3 例患者是首个出现剂量限制性毒性(3 级神经系统毒性:下肢无力)的患者,仅接受了 4 次计划给药中的 3 次

Masonic Cancer Center, University of MinnesotaMasonic Cancer Center, University of Minnesota
clinicaltrials
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其他LeukemiaLymphoma
DT2219ARL for Relapsed or Refractory CD19 (+), CD 22 (+) B-Lineage Leukemia Or Lymphoma

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

DT2219ARL 用于复发或难治性 CD19(+)、CD22(+) B 系白血病或淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 DT2219ARL 用于复发或难治性 CD19(+)、CD22(+) B 系白血病或淋巴瘤。源站描述显示,研究最初由 University of Texas、Scott and White Cancer Institute 和 M. D. Anderson Cancer Center 开展,截至 2011 年底入组 15 例可评估患者;40 μg/kg 剂量组第 3 例患者出现剂量限制性毒性,随后 Texas 各中心停止参与。约 15 个月后,University of Minnesota 的 Masonic Cancer Center 在原方案基础上重新设计研究。数据可用。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Leukemia, Lymphoma. 本研究最初在 University of Texas 和 Scott and White Cancer Institute(A. Frankel, MD - PI)以及 M. D. Anderson Cancer Center 开展,截至 2011 年底入组了 15 例可评估患者(表 1)。40 μg/kg 剂量组入组的第 3 例患者是首个出现剂量限制性毒性(3 级神经系统毒性:下肢无力)的患者,仅接受了 4 次计划给药中的 3 次。按照研究设计,40 μg/kg 剂量组将额外入组 3 例患者以确认剂量限制性毒性。正是在此时,Texas 各中心停止了参与该研究。在原研究计划下最后一名患者入组约 15 个月后,University of Minnesota 的 Masonic Cancer Center 基于通过 Texas 各中心入组的前 15 例患者的经验,重新设计了该方案。

【主题与分类】

主题标签:Leukemia、Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00889408

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00889408

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

疾病:白血病、淋巴瘤。本研究最初在德克萨斯大学、Scott and White癌症研究所(A. Frankel,医学博士——主要研究者)以及M. D. Anderson癌症中心开展,截至2011年底共入组15例可评估患者(表1)。40 μg/kg剂量队列中入组的第3例患者首次出现剂量限制性毒性(3级神经系统毒性:下肢无力),仅接受了4次计划给药中的3次。根据研究设计,40 μg/kg剂量组将额外入组3例患者以确认剂量限制性毒性。正是在此时,德克萨斯州的各中心停止了参与该研究。在按照原研究计划入组最后1例患者约15个月后,明尼苏达大学Masonic癌症中心基于德克萨斯州各中心入组的前15例患者的经验,重新设计了该方案。为提高效率,研究设计从标准的3×3剂量递增改为持续再评估方法(CRM)模型,测试3个剂量水平(40、60和80 μg/kg),并增加了一个剂量水平-1(30 μg/kg),以备剂量水平1被证明毒性过大时使用。

一旦入组20名可评估患者,即可确定最大耐受剂量。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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