Encorafenib联合Binimetinib治疗BRAF V600突变复发难治性HCL

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于BRAF V600突变的复发或难治性毛细胞白血病(HCL)。源站描述介绍了HCL的疾病背景、BRAF V600E突变驱动MAPK通路激活的机制,以及BRAF抑制剂vemurafenib单药治疗HCL的高缓解率

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他Hairy Cell Leukemia
Encorafenib Plus Binimetinib for People With BRAF V600 Mutated Relapsed/Refractory HCL

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Encorafenib联合Binimetinib治疗BRAF V600突变复发难治性HCL

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于BRAF V600突变的复发或难治性毛细胞白血病(HCL)。源站描述介绍了HCL的疾病背景、BRAF V600E突变驱动MAPK通路激活的机制,以及BRAF抑制剂vemurafenib单药治疗HCL的高缓解率。数据集可用于了解该临床试验的研究背景与疾病特征,支持对HCL靶向治疗相关信息的整理与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:毛细胞白血病。背景: 毛细胞白血病(HCL)是一种惰性B细胞白血病,占所有白血病的2%,在美国每年约有1300例新发病例。核苷类似物克拉屈滨和喷司他丁作为单药治疗具有高度活性,完全缓解(CR)率为80%至90%。然而,化疗无法治愈,患者最终会复发,且每重复一次化疗疗程,疗效更差并累积毒性(干细胞损伤和神经病变)。 约90%的经典型HCL患者具有BRAF V600E突变,该突变导致MAPK通路的Ras非依赖性激活,引起MEK磷酸化(过度激活)增加,随后是ERK,从而促进HCL细胞的增殖和存活。* BRAF抑制剂vemurafenib作为单药用于治疗HCL时达到了高缓解率,wi

【主题与分类】

主题标签:Hairy Cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04324112

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数据说明

疾病:毛细胞白血病。背景:* 毛细胞白血病(HCL)是一种惰性B细胞白血病,占所有白血病的2%,在美国每年约有1300例新发病例。核苷类似物克拉屈滨和喷司他丁作为单药治疗具有高度活性,完全缓解(CR)率为80%至90%。然而,化疗无法治愈该病,患者最终会复发,且每重复一个化疗疗程,疗效更差、累积毒性(干细胞损伤和神经病变)更重。* 约90%的经典型HCL患者具有BRAF V600E突变,该突变导致MAPK通路不依赖Ras的激活,引起MEK磷酸化(过度活化)增加,随后ERK磷酸化增加,从而促进HCL细胞的增殖和存活。* BRAF抑制剂维莫非尼作为单药治疗HCL时取得了高缓解率,两项试验报告的50例患者中CR率为38%,然而治疗仅限于数月,且缓解缺乏持久性,在一项试验中中位CR持续时间为19个月。

在该试验中,经免疫组织化学(IHC)检测,100%的完全缓解(CR)患者微小残留病(MRD)呈阳性,而维莫非尼治疗数月后未能清除MRD,很可能导致CR缺乏持久性。* 在近期一项使用达拉非尼和曲美替尼联合抑制BRAF和MEK的试验中,41例可评估患者中有49%达到CR,该试验中15%的患者MRD被清除。在美国国立卫生研究院(NIH),我们共入组了28例HCL患者参与该试验,通过管理毒性并允许患者继续治疗,我们患者的CR率达到68%。* 使用达拉非尼和曲美替尼长期治疗HCL患者的一个主要挑战是管理发热,这导致大多数患者需要长期或间歇性使用类固醇。* 在COLOMBUS试验中,BRAF抑制剂康奈非尼与MEK抑制剂比美替尼的联合方案被发现优于维莫非尼

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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