Lisocabtagene Maraleucel、Nivolumab与Ibrutinib治疗Richter转化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Richter转化(RT)患者的治疗研究,涉及复发/难治性转化性慢性淋巴细胞白血病及Richter综合征

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clinicaltrials
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医学影像预测Richter Syndrome
Lisocabtagene Maraleucel, Nivolumab and Ibrutinib for the Treatment of Richter's Transformation

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

Lisocabtagene Maraleucel、Nivolumab与Ibrutinib治疗Richter转化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Richter转化(RT)患者的治疗研究,涉及复发/难治性转化性慢性淋巴细胞白血病及Richter综合征。研究评估lisocabtagene maraleucel(liso-cel)联合nivolumab和ibrutinib方案,主要目标包括第3周期后的完全缓解率及安全导入期首28天不可接受毒性率,次要目标涵盖安全性、最佳完全缓解率、总缓解率、2年缓解持续时间、微小残留病、2年无进展生存期等。数据可用于血液肿瘤治疗反应与安全性预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性转化性慢性淋巴细胞白血病、难治性转化性慢性淋巴细胞白血病、Richter综合征。主要目标:I. 评估在lisocabtagene maraleucel(liso-cel)联合nivolumab和ibrutinib治疗Richter转化(RT)患者后第3周期的完全缓解(CR)率。II. 评估liso-cel输注后第1周期前28天内不可接受毒性(UT)率。(仅安全导入期)次要目标:I. 评估liso-cel、nivolumab和ibrutinib治疗RT患者的安全性。II. 估计最佳CR率。III. 估计最佳总缓解率(ORR)。IV. 估计2年缓解持续时间(DOR)。V. 评估基线CLL参与者liso-cel后的微小残留病(MRD)。VI. 估计2年无进展生存期(PFS)。VII. 估计

【主题与分类】

主题标签:Richter Syndrome。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05672173

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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

疾病状态:复发性转化型慢性淋巴细胞白血病、难治性转化型慢性淋巴细胞白血病、里氏综合征。

主要目标:

I. 评估在里氏转化(RT)患者中,使用lisocabtagene maraleucel(liso-cel)联合纳武利尤单抗和伊布替尼治疗后第3个周期后的完全缓解(CR)率。

II. 评估liso-cel输注后第1个周期内前28天内不可接受毒性(UT)的发生率。(仅安全性导入期)

次要目标:

I. 评估liso-cel、纳武利尤单抗和伊布替尼治疗RT患者的安全性。

II. 估计最佳CR率。

III. 估计最佳总缓解率(ORR)。

IV. 估计2年时的缓解持续时间(DOR)。

V. 评估基线时患有CLL的参与者在liso-cel治疗后的微小残留病(MRD)。

VI. 估计2年时的无进展生存期(PFS)。

VII. 估计2年时的总生存期(OS)。

探索性目标:

I. 评估外周血、单采产物、输注产物和循环肿瘤(ct)DNA中反应的预测性生物标志物(遗传和免疫)。

II. 评估通过ctDNA分析评估的MRD预测PFS的能力。

III.

评估纳武利尤单抗治疗期间淋巴结微环境的变化,可选在CAR-T细胞输注前进行淋巴结活检。IV. 评估liso-cel在疾病进展时对肿瘤细胞CD19表达的影响。大纲:患者在研究中接受伊布替尼口服(PO)、纳武利尤单抗静脉注射(IV)、氟达拉滨静脉注射(IV)、环磷酰胺静脉注射(IV)和liso-cel静脉注射(IV)。患者还在研究中接受单采术、正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)、血液样本采集和骨髓活检。根据治疗医生的判断并经研究主要研究者批准,患者可接受低至中等强度化疗联合研究诱导治疗。

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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