Epcoritamab 治疗慢性淋巴细胞白血病与 Richter 综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Epcoritamab 在复发/难治性慢性淋巴细胞白血病(CLL)与 Richter 综合征(RS)中的伴随相关性研究

National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)
clinicaltrials
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基因组预测Leukemia, Chronic LymphocyticRichter Syndrome
Epcoritamab in Chronic Lymphocytic Leukemia and Richter Syndrome

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Epcoritamab 治疗慢性淋巴细胞白血病与 Richter 综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Epcoritamab 在复发/难治性慢性淋巴细胞白血病(CLL)与 Richter 综合征(RS)中的伴随相关性研究。受试者来自 GCT3013-03 1b/2 期研究,在 NIH 临床中心接受经皮淋巴结空心针活检、骨髓活检、淋巴细胞单采和抽血,用于评估治疗前后肿瘤及免疫细胞在受累组织部位和血液中的药效动力学变化。数据可用于分析 Epcoritamab 对肿瘤微环境和血液的药效动力学影响、治疗期间的克隆动态,以及探索性药效与预测性生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病、Richter 综合征。研究描述:入组 GCT3013-03(一项在复发/难治性 CLL 和 RS 中评估 epcoritamab 的 1b/2 期研究)且在美国国立卫生研究院(NIH)临床中心(CC)的受试者将被邀请同时参与这项伴随相关性研究。受试者将接受经皮淋巴结空心针活检、骨髓活检、淋巴细胞单采和抽血,用于在 epcoritamab 治疗前和治疗期间对受累组织部位和血液中的肿瘤及免疫细胞进行药效动力学评估。目标:主要目标:-评估 epcoritamab 在肿瘤微环境中的药效动力学效应。次要目标: 评估 epcoritamab 在血液中的药效动力学效应 研究 epcoritamab 治疗期间的克隆动态。探索性目标:-评估药效动力学和预测性生

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Chronic Lymphocytic、Richter Syndrome。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06676033

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    • 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、慢性淋巴细胞白血病、里氏综合征。研究描述:在国家卫生研究院(NIH)临床中心(CC)参加GCT3013-03(一项关于epcoritamab治疗复发/难治性慢性淋巴细胞白血病(CLL)和里氏综合征(RS)的1b/2期研究)的受试者将被邀请同时参与这项伴随的相关性研究。受试者将接受经皮淋巴结空心针活检、骨髓活检、淋巴细胞去除术和抽血,以在epcoritamab治疗前和治疗期间对受累组织部位和血液中的肿瘤和免疫细胞进行药效学评估。目的:主要目的:-评估epcoritamab在肿瘤微环境中的药效学效应。

次要目标:* 评估epcoritamab在血液中的药效学效应 * 研究epcoritamab治疗期间的克隆动态 探索性目标:-评估药效学和预测性生物标志物 终点:主要终点:-淋巴结和骨髓中T细胞和肿瘤细胞的免疫表型和转录组 次要终点:* 外周血中T细胞和肿瘤细胞的免疫表型和转录组 * 肿瘤细胞的DNA测序 探索性终点:-检测包括但不限于单细胞多组学、 bulk淋巴结转录组细胞因子分析

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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