Itacitinib联合高剂量移植后环磷酰胺用于老年患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于老年患者接受 Itacitinib 联合高剂量移植后环磷酰胺的方案

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其他预测Leukemia, AcuteMyelodysplastic SyndromesMyelomonocytic Leukemia, ChronicT-cell Prolymphocytic LeukemiaCMLMyeloproliferative DisordersMultiple MyelomaPlasma Cell Leukemia
Itacitinib With High-dose Posttransplantation Cyclophosphamide in Older Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Itacitinib联合高剂量移植后环磷酰胺用于老年患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于老年患者接受 Itacitinib 联合高剂量移植后环磷酰胺的方案。覆盖疾病包括急性白血病、骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、T 细胞幼淋巴细胞白血病、CML、骨髓增殖性肿瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞白血病。数据可用于评估该方案在移植前后对细胞因子释放综合征及移植物抗宿主病的抑制效果,以及预测老年患者的非复发死亡风险与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性白血病、骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、T 细胞幼淋巴细胞白血病、CML、骨髓增殖性肿瘤、多发性骨髓瘤、浆细胞白血病。与骨髓(BM)单倍体移植联合移植后环磷酰胺(PTCy)相比,NMA PBSC 单倍体移植与由细胞因子(IL-6 等)驱动的 CRS 导致的更高发病和死亡风险相关,且急性和慢性 GVHD 的发生率可能更高。值得注意的是,重度 CRS(3 级及以上)在老年患者(≥ 60 岁)中似乎更为常见,并与该患者群体中显著更高的非复发死亡(NRM)相关。Itacitinib 已显示出安全性、耐受性以及抑制包括 IL-6 在内的细胞因子的能力。数据还提示,在移植后环磷酰胺方案背景下,Itacitinib 可在移植围手术期和移植后安全给药。

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Acute、Myelodysplastic Syndromes、Myelomonocytic Leukemia, Chronic、T-cell Prolymphocytic Leukemia、CML、Myeloproliferative Disorders、Multiple Myeloma、Plasma Cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05823571

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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:急性白血病、骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、T细胞幼淋巴细胞白血病、CML、骨髓增殖性疾病、多发性骨髓瘤、浆细胞白血病。与采用移植后环磷酰胺(PTCy)的骨髓(BM)单倍体移植相比,NMA PBSC单倍体移植与细胞因子(IL-6及其他)驱动的CRS所致发病和死亡风险更高相关,且急性和慢性GVHD的发生率可能更高。值得注意的是,重度CRS(3级及以上)在老年患者(≥60岁)中似乎更为常见,并与该患者群体中显著更高的非复发死亡(NRM)相关。Itacitinib已显示出安全性、耐受性以及抑制包括IL-6在内的细胞因子的能力。数据还表明,在移植后CY免疫预防和单倍体PBSC移植的背景下,itacitinib可在围移植期和移植后安全给药,无证据表明会延迟植入或延迟血细胞计数恢复,与历史对照相比CRS显著减少,aGVHD、cGVHD和NRM发生率低,且复发风险未增加。

因此,研究者提出了一项临床研究,拟在60岁及以上的受者中预防性使用itacitinib,以预防重度CRS的发生、降低与重度CRS相关的NRM以及重度GVHD的发生率,从而使得在基于PTCy的NMA相关部分错配PB异基因移植后,能够进一步减少移植后免疫抑制治疗。

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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