Letermovir 预防接受 Alemtuzumab 治疗的血液恶性肿瘤患者巨细胞病毒再激活

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受 Alemtuzumab 治疗的血液恶性肿瘤患者,涵盖 B 细胞幼淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病、外周 T 细胞淋巴瘤、原发性皮肤 T 细胞非霍奇金淋巴瘤、Sezary 综合征和 T 细胞幼淋巴细胞白血病

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Letermovir for the Prevention of Cytomegalovirus Reactivation in Patients With Hematological Malignancies Treated With Alemtuzumab

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

Letermovir 预防接受 Alemtuzumab 治疗的血液恶性肿瘤患者巨细胞病毒再激活

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受 Alemtuzumab 治疗的血液恶性肿瘤患者,涵盖 B 细胞幼淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病、外周 T 细胞淋巴瘤、原发性皮肤 T 细胞非霍奇金淋巴瘤、Sezary 综合征和 T 细胞幼淋巴细胞白血病。主要目标是评估完成 Alemtuzumab 治疗后 3 个月时 Letermovir 治疗下巨细胞病毒再激活率,次要目标包括评估 Letermovir 与 Alemtuzumab 联合的耐受性、预防临床显著 CMV 疾病的疗效、无进展生存期和总生存期,探索性目标为评估 Letermovir 预防失败中的抗病毒耐药机制。可用于 CMV 再激活风险预测、药物耐受性与疗效。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B 细胞幼淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病、外周 T 细胞淋巴瘤、原发性皮肤 T 细胞非霍奇金淋巴瘤、Sezary 综合征、T 细胞幼淋巴细胞白血病。主要目标:I. 评估完成 Alemtuzumab 治疗后 3 个月时接受 Letermovir 治疗的患者中巨细胞病毒(CMV)再激活率。次要目标:I. 评估 Letermovir 与 Alemtuzumab 联合的耐受性。II. 评估 Letermovir 预防临床显著 CMV 疾病的疗效。III. 评估研究人群中患者的无进展生存期。IV. 评估研究人群中患者的总生存期。探索性目标:I. 评估 Letermovir 预防失败中的抗病毒耐药机制。大纲:在首次给予 Alemtuzumab 后 7 天内开始

【主题与分类】

主题标签:B-Cell Prolymphocytic Leukemia、Chronic Lymphocytic Leukemia、Peripheral T-Cell Lymphoma、Sezary Syndrome、T-Cell Prolymphocytic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04312841

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:B细胞幼淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病、外周T细胞淋巴瘤、原发性皮肤T细胞非霍奇金淋巴瘤、Sezary综合征、T细胞幼淋巴细胞白血病。主要目的:I. 评估在接受阿仑单抗治疗完成后3个月时,接受来特莫韦治疗的患者中巨细胞病毒(CMV)再激活率。次要目的:I. 评估来特莫韦与阿仑单抗联合用药的耐受性。II. 评估来特莫韦预防临床显著CMV疾病的有效性。III. 评估研究人群中患者的无进展生存期。IV. 评估研究人群中患者的总生存期。探索性目的:I. 评估来特莫韦预防失败中抗病毒耐药机制。大纲:自首次给予标准阿仑单抗治疗起7天内开始,患者在第1-28天每日口服(PO)来特莫韦(若患者长时间无法口服,则静脉注射[IV]超过1小时)。

在无不可接受毒性的情况下,末次阿仑单抗给药后,周期每28天重复一次,最多持续3个月。研究治疗完成后,对患者进行30天随访。

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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