Inotuzumab用于成人高危B细胞前体急性淋巴细胞白血病移植后治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项单臂研究,针对高危B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP ALL)成人患者,在PETHEMA ALL-2025方案免疫化疗后接受Inotuzumab Ozogamicin移植后治疗以预防复发

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clinicaltrials
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其他预测Acute Lymphobkastic LeukemiaAdult
Inotuzumab as Post-Trasplantation Therapy for Adult High-risk B-cell Precursor Acute Lymphoblastic 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

Inotuzumab用于成人高危B细胞前体急性淋巴细胞白血病移植后治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项单臂研究,针对高危B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP ALL)成人患者,在PETHEMA ALL-2025方案免疫化疗后接受Inotuzumab Ozogamicin移植后治疗以预防复发。数据涵盖复发率与PETHEMA ALL-2025方案内接受移植的高危BCP ALL患者对比,并监测不良事件与严重不良事件,前5例患者进行安全性分析,重点关注血液学与肝脏毒性。可用于评估该药移植后预防复发的效果与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人急性淋巴细胞白血病。这是一项单臂研究,高危B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP ALL)参与者按照PETHEMA ALL-2025方案进入免疫化疗计划,将接受Inotuzumab Ozogamicin作为移植后治疗以预防复发。参与者的复发率将与PETHEMA ALL-2025方案内接受移植的高危BCP ALL患者进行比较。此外,还将监测不良事件和严重不良事件的存在,以了解该治疗是否与未接受该药物的患者一样安全或相当。将对前5名患者进行安全性分析,特别考虑血液学和肝脏毒性。将给予参与者三剂0.5mg/m2的Inotuzumab Ozogamicin。

【主题与分类】

主题标签:Acute Lymphobkastic Leukemia、Adult。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07862946

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    • 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

条件:成人急性淋巴细胞白血病。这是一项单臂研究,入组高危B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP ALL)并按照PETHEMA ALL-2025方案接受免疫化疗的受试者,将接受奥加伊妥珠单抗作为移植后治疗以预防复发。受试者的复发率将与PETHEMA ALL-2025方案内接受移植的高危BCP ALL患者进行比较。此外,还将监测不良事件和严重不良事件的发生情况,以了解该治疗是否与未接受该药物的患者同样安全或具有可比性。将对前5例患者进行安全性分析,特别关注血液学毒性和肝脏毒性。受试者将在移植后第+70天接受三剂0.5mg/m2的奥加伊妥珠单抗,连续给药之间的最短间隔为30天。

所有患者将接受治疗,直至治疗完成、出现不可接受的毒性、疾病进展、患者退出、失访、研究终止、研究完成或死亡,以先发生者为准。该方案旨在作为异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)后的复发预防/维持治疗,而非治疗活动性复发性疾病。患者将在末次药物输注后接受长达24个月的监测(第3、6、9、12、18、24个月)。

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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