Loncastuximab Tesirine 联合 Mosunetuzumab 治疗复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Loncastuximab Tesirine 联合 Mosunetuzumab 治疗复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤等 B 细胞淋巴瘤的临床研究

基本信息
资源简介
Loncastuximab Tesirine 联合 Mosunetuzumab 治疗复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Loncastuximab Tesirine 联合 Mosunetuzumab 治疗复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤等 B 细胞淋巴瘤的临床研究。覆盖复发性弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性 3b 级滤泡性淋巴瘤、复发性高级别 B 细胞淋巴瘤、复发性原发纵隔(胸腺)大B细胞淋巴瘤、复发性转化型慢性淋巴细胞白血病、复发性转化型惰性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤转化为弥漫大B细胞淋巴瘤,以及难治性弥漫大B细胞淋巴瘤和难治性 3b 级滤泡性淋巴瘤。主要目标包括评估联合方案的安全性和耐受性,以及估计总体缓解率。可用于淋巴瘤治疗反应与安全性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性 3b 级滤泡性淋巴瘤、复发性高级别 B 细胞淋巴瘤、复发性原发纵隔(胸腺)大B细胞淋巴瘤、复发性转化型慢性淋巴细胞白血病、复发性转化型惰性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤转化为弥漫大B细胞淋巴瘤、难治性弥漫大B细胞淋巴瘤、难治性 3b 级滤泡性淋巴瘤。主要目标:I. 评估 loncastuximab tesirine 联合 mosunetuzumab 在复发或难治性(R/R)弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者中的安全性和耐受性。(安全性导入期)II. 估计接受 loncastuximab tesirine 联合 mosunetuzumab 治疗的 R/R DLBCL 患者的总体缓解率(ORR)。(2 期)次要目标:I. 估计完全缓解(CR)率、缓解持续时间(DOR)、无进展生存期(PFS)和总体
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Recurrent Grade 3b Follicular Lymphoma、Recurrent High Grade B-Cell Lymphoma、Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Refractory Grade 3b Follicular Lymphoma、Refractory High Grade B-Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05672251
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:复发性弥漫性大B细胞淋巴瘤、复发性3b级滤泡性淋巴瘤、复发性高级别B细胞淋巴瘤、复发性原发性纵隔(胸腺)大B细胞淋巴瘤、复发性转化型慢性淋巴细胞白血病、复发性转化型惰性B细胞非霍奇金淋巴瘤至弥漫性大B细胞淋巴瘤、难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤、难治性3b级滤泡性淋巴瘤。主要目标:I. 评估loncastuximab tesirine联合mosunetuzumab在复发或难治性(R/R)弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者中的安全性和耐受性。(安全性导入期)II. 估计loncastuximab tesirine联合mosunetuzumab治疗R/R DLBCL患者的总体缓解率(ORR)。(2期)次要目标:I. 估计loncastuximab tesirine联合mosunetuzumab治疗R/R DLBCL患者的完全缓解(CR)率、缓解持续时间(DOR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。II. 评估loncastuximab tesirine联合mosunetuzumab治疗R/R DLBCL的毒性。探索性目标:I.
评估对loncastuximab tesirine联合mosunetuzumab治疗反应和耐药的基因组及免疫生物标志物 概要:患者在研究中接受loncastuximab tesirine静脉注射(IV)和mosunetuzumab静脉注射。患者还在研究中进行正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)扫描、活检以及血液样本采集。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




