强化预处理THI/Bu/Flu/Ara-C用于伴髓外受累髓系恶性肿瘤的Allo-HSCT

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦伴髓外受累的髓系恶性肿瘤患者接受异基因造血干细胞移植(Allo-HSCT)时采用强化预处理方案的研究

Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of MedicineShanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
clinicaltrials
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基因组预测Acute Myeloid LeukemiaMyelodysplastic NeoplasmChronic Myelomonocytic LeukemiaMyeloid SarcomaExtramedullary Myeloid Tumor
Intensive Conditioning withTHI/Bu/Flu/Ara-C in Allo-HSCT for Myeloid Malignancies With Extramedullary Involvement

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

强化预处理THI/Bu/Flu/Ara-C用于伴髓外受累髓系恶性肿瘤的Allo-HSCT

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦伴髓外受累的髓系恶性肿瘤患者接受异基因造血干细胞移植(Allo-HSCT)时采用强化预处理方案的研究。覆盖急性髓系白血病、骨髓增生异常肿瘤、慢性粒单核细胞白血病、髓系肉瘤及髓外髓系肿瘤。方案包含thiotepa、busulfan、fludarabine与cytarabine,并规定了各药剂量与给药时间。数据可用于评估该预处理方案的有效性与安全性,支持移植相关临床研究与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性髓系白血病、骨髓增生异常肿瘤、慢性粒单核细胞白血病、髓系肉瘤、髓外髓系肿瘤。本研究是一项多中心、单臂、前瞻性II期临床试验,评估thiotepa联合busulfan、fludarabine和cytarabine的强化预处理方案用于异基因造血干细胞移植治疗伴髓外受累的髓系恶性肿瘤的有效性和安全性。预处理方案包括:thiotepa 5mg/kg/d,从d -9至d -8(2天);fludarabine 30mg/m2/d,从d -7至d -3(5天);cytarabine 1-1.5g/m2/d,从d -7至d -3(5天);busulfan 3.2mg/kg/d,从d -5至d -3(3天)。预处理从第-9天开始,供者造血干细胞输注于第0天进行。所有患者将在第1天接受骨髓检查。

【主题与分类】

主题标签:Acute Myeloid Leukemia、Myelodysplastic Neoplasm、Chronic Myelomonocytic Leukemia、Myeloid Sarcoma、Extramedullary Myeloid Tumor。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06111612

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:急性髓系白血病、骨髓增生异常性肿瘤、慢性粒单核细胞白血病、髓系肉瘤、髓外髓系肿瘤。本研究为一项多中心、单臂、前瞻性II期临床试验,旨在评估塞替派联合白消安、氟达拉滨和阿糖胞苷的强化预处理方案用于异基因造血干细胞移植治疗伴髓外受累的髓系恶性肿瘤的有效性和安全性。预处理方案包括:塞替派5mg/kg/d,d -9至d -8(2天);氟达拉滨30mg/m2/d,d -7至d -3(5天);阿糖胞苷1-1.5g/m2/d,d -7至d -3(5天);白消安3.2mg/kg/d,d -5至d -3(3天)。预处理于-9天开始,供者造血干细胞输注于0天进行。所有患者将于移植后第14天和第28天接受骨髓检查,此后移植后第一年内每30天进行一次骨髓检查,移植后第二年内每60天进行一次。

若随访期间怀疑疾病复发,将随时进行骨髓或髓外复发部位检查。主要研究终点为移植后1年和2年无进展生存(PFS)率。次要研究终点包括移植后180天内急性移植物抗宿主病(GVHD)发生率、移植后1年和2年累积复发率、1年和2年总生存(OS)率、无移植物抗宿主病无复发生存(GRFS)、非复发死亡(NRM)、慢性GVHD累积发生率,以及1年内巨细胞病毒(CMV)和EB病毒(EBV)再激活发生率。

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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