来那度胺联合或不联合阿法依泊汀治疗骨髓增生异常综合征伴贫血患者
研究纳入贫血、慢性粒单核细胞白血病及骨髓增生异常综合征(含新发)患者,随机分两臂;5q31.1缺失者入A臂,口服来那度胺第1-21天

基本信息
资源简介
来那度胺联合或不联合阿法依泊汀治疗骨髓增生异常综合征伴贫血患者
研究纳入贫血、慢性粒单核细胞白血病及骨髓增生异常综合征(含新发)患者,随机分两臂;5q31.1缺失者入A臂,口服来那度胺第1-21天。主要比较来那度胺单药与来那度胺联合阿法依泊汀在促红素无反应低危/中危-1型MDS或促红素初治且获益概率低患者中的主要红系反应率。次要目标为红系反应时间、持续时间、挽救治疗、次要反应、细胞遗传学、骨髓反应及实验室指标(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:贫血、慢性粒单核细胞白血病、新发骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常综合征。主要目的:I. 在促红细胞生成素无应答的低危/中危-1(Int-1)风险骨髓增生异常综合征(MDS)患者或未接受过促红细胞生成素治疗且促红细胞生成素获益可能性低的患者中,比较来那度胺单药治疗与来那度胺联合阿法依泊汀(epoetin alfa)治疗的主要红系反应(MER)率。次要目的:I. 比较按治疗分组达到MER的时间。II. 评估按治疗分组的MER持续时间。III. 估计来那度胺单药治疗未获得MER的患者接受挽救性联合治疗时MER的发生频率。IV. 评估并比较按治疗分组的次要红系反应发生率。V. 研究来那度胺在染色体5q31.1缺失患者中的作用机制及靶点。VI. 评估细胞遗传学反应和进展的发生率,以及细胞遗传学模式与红系反应之间的关系。VII. 评估骨髓反应(完全缓解[CR]+部分缓解[PR])的发生率。VIII. 评估红系反应与下文列出的实验室相关指标之间的关系:VIIIa. 治疗前及研究期间内源性促红细胞生成素水平(A组)。VIIIb. 评估CD45异构体谱对来那度胺增强促红细胞生成素诱导的CD71^Hi红系前体细胞中STAT5磷酸化的影响,及其与红系反应的关系。VIIIc. 表征与来那度胺在del5q31.1细胞中细胞毒性相关的分子靶点。VIIId. 评估通过基于芯片的基因组扫描在非del5q31.1 MDS患者中隐匿性染色体5q31.1缺失的发生率,并确定其与血液学反应的关系。方案概要:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。具有del 5q31.1核型的患者被分配至A组。A组:患者在第1-21天每日一次(QD)口服(PO)来那度胺。患者接受骨髓...
【主题与分类】
主题标签:Anemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia、De Novo Myelodysplastic Syndrome、Myelodysplastic Syndrome。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00843882
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:贫血、慢性粒单核细胞白血病、新发骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常综合征。主要目的:I. 在促红细胞生成素无应答的低危/中危-1(Int-1)风险骨髓增生异常综合征(MDS)患者或未接受过促红细胞生成素治疗且促红细胞生成素获益可能性低的患者中,比较来那度胺单药治疗与来那度胺联合阿法依泊汀(epoetin alfa)治疗的主要红系反应(MER)率。次要目的:I. 比较按治疗分组达到MER的时间。II. 评估按治疗分组的MER持续时间。III. 估计来那度胺单药治疗未获得MER的患者接受挽救性联合治疗时MER的发生频率。IV. 评估并比较按治疗分组的次要红系反应发生率。V. 研究来那度胺在染色体5q31.1缺失患者中的作用机制及靶点。VI. 评估细胞遗传学反应和进展的发生率,以及细胞遗传学模式与红系反应之间的关系。VII. 评估骨髓反应(完全缓解[CR]+部分缓解[PR])的发生率。VIII. 评估红系反应与下文列出的实验室相关指标之间的关系:VIIIa. 治疗前及研究期间内源性促红细胞生成素水平(A组)。VIIIb. 评估CD45异构体谱对来那度胺增强促红细胞生成素诱导的CD71^Hi红系前体细胞中STAT5磷酸化的影响,及其与红系反应的关系。VIIIc. 表征与来那度胺在del5q31.1细胞中细胞毒性相关的分子靶点。VIIId. 评估通过基于芯片的基因组扫描在非del5q31.1 MDS患者中隐匿性染色体5q31.1缺失的发生率,并确定其与血液学反应的关系。方案概要:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。具有del 5q31.1核型的患者被分配至A组。A组:患者在第1-21天每日一次(QD)口服(PO)来那度胺。患者接受骨髓…
数据加载示例(图像类)
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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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