Luveltamab Tazevibulin(STRO-002)治疗12岁以下复发/难治性CBFA2T3::GLIS2急性髓系白血病婴儿及儿童

数据覆盖极罕见儿科疾病(美国每年约 17 例新患者、欧盟约 10 例),第一部分将受试者 1:1 随机分配至两个剂量队列(1a 和 1b),第二部分进一步评估选定剂量的安全性和有效性

Sutro Biopharma, Inc.Sutro Biopharma, Inc.
clinicaltrials
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其他分类Acute Myeloid Leukemia (AML)
Luveltamab Tazevibulin (STRO-002) in Infants and Children < 12 Years of Age With Relapsed/Refractory CBFA2T3::GLIS2 AML

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Luveltamab Tazevibulin(STRO-002)治疗12岁以下复发/难治性CBFA2T3::GLIS2急性髓系白血病婴儿及儿童

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Luveltamab Tazevibulin (STRO-002) 在 12 岁以下复发/难治性 CBFA2T3::GLIS2 急性髓系白血病(AML)婴幼儿及儿童中的注册性国际多中心两部分开放标签 Phase 1/2 试验。数据覆盖极罕见儿科疾病(美国每年约 17 例新患者、欧盟约 10 例),第一部分将受试者 1:1 随机分配至两个剂量队列(1a 和 1b),第二部分进一步评估选定剂量的安全性和有效性。可用于了解该罕见儿科 AML 亚型的试验设计、剂量探索与疗效安全性评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:急性髓系白血病(AML)。这是一项针对极罕见儿科疾病(美国每年约17例新患者,欧盟约10例)的注册性国际多中心两部分开放标签Phase 1/2试验。第1部分将受试者1:1随机分配至两个luveltamab tazevibulin剂量队列(1a和1b)。第2部分进一步评估所选剂量的安全性和有效性。接受两个周期治疗后达到完全缓解的受试者可继续luveltamab tazevibulin单药治疗,而PI认为无应答者可加用luveltamab tazevibulin与AML标准治疗(SOC)。Luveltamab tazevibulin单药治疗时每两周静脉给药一次,与化疗联合给药时每4周一次。

【主题与分类】

主题标签:Acute Myeloid Leukemia (AML)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06679582

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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

适应症:急性髓系白血病(AML)。这是一项注册性国际多中心、两部分、开放标签的1/2期试验,针对一种极为罕见的儿科疾病(美国每年约17例新患者,欧盟约10例)。第1部分将受试者按1:1随机分配至两个luveltamab tazevibulin剂量队列之一(1a和1b)。第2部分进一步评估所选剂量的安全性和有效性。接受两个周期治疗后达到完全缓解的受试者可继续接受luveltamab tazevibulin单药治疗,而经研究者判断无应答者可加用luveltamab tazevibulin联合AML标准治疗(SOC)。Luveltamab tazevibulin单药治疗时每两周静脉给药一次,与化疗联合给药时每4周一次。

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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