MB-CART19.1 治疗复发/难治性 CD19+ B 细胞恶性肿瘤 (BCM)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 MB-CART19.1 治疗复发或难治性 CD19+ B 细胞恶性肿瘤的临床试验,覆盖复发性急性淋巴细胞白血病、复发或难治性 B 细胞淋巴瘤以及复发或难治性慢性淋巴细胞白血病

基本信息
资源简介
MB-CART19.1 治疗复发/难治性 CD19+ B 细胞恶性肿瘤 (BCM)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 MB-CART19.1 治疗复发或难治性 CD19+ B 细胞恶性肿瘤的临床试验,覆盖复发性急性淋巴细胞白血病、复发或难治性 B 细胞淋巴瘤以及复发或难治性慢性淋巴细胞白血病。试验评估 MB-CART19.1 的安全性,并针对三个疾病队列确定推荐剂量水平,采用 3+3 剂量递增设计,出现 DLT 时暂停递增并扩展至 6 例。数据可用于安全性分析、剂量探索及队列分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性急性淋巴细胞白血病、复发性 B 细胞淋巴瘤、难治性 B 细胞淋巴瘤、复发性慢性淋巴细胞白血病、难治性慢性淋巴细胞白血病。本试验将评估 MB-CART19.1 的安全性,并为三个疾病队列分别确定推荐剂量水平。剂量评估将在队列 1 和队列 2 中从剂量水平 1 开始,在队列 3 中从剂量水平 2 开始,跳过剂量水平 1(见图 1)。每个队列都将评估 MB-CART19.1 的安全性。在三个队列的每个剂量水平中,将治疗三个 3+3 患者。如果某一特定剂量水平治疗的 3 名患者中有 1 名发生 DLT,则该特定剂量水平将扩展至 6 名患者。一旦发生这种情况,在扩展队列中证明该剂量安全之前,将停止进一步的剂量递增。如果 6 名患者队列中有 2 名或更多
【主题与分类】
主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia Recurrent、B-cell Lymphoma Recurrent、B-cell Lymphoma Refractory、Chronic Lymphocytic Leukemia Recurrent、Chronic Lymphocytic Leukemia Refractory。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03853616
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03853616
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:复发性急性淋巴细胞白血病、复发性B细胞淋巴瘤、难治性B细胞淋巴瘤、复发性慢性淋巴细胞白血病、难治性慢性淋巴细胞白血病。本试验将评估MB-CART19.1的安全性,并确定三个疾病队列各自的推荐剂量水平。剂量评估将在队列1和队列2中从剂量水平1开始,在队列3中从剂量水平2开始,跳过剂量水平1(见图1)。每个队列都将评估MB-CART19.1的安全性。在三个队列的每个剂量水平中,将治疗3+3名患者。如果某一特定剂量水平治疗的3名患者中有1名出现DLT,则该特定剂量水平将扩展至6名患者。一旦发生这种情况,将进一步剂量递增暂停,直至该剂量在扩展队列中被证明安全。如果6名患者的队列中有2名或以上出现DLT,则不允许进一步剂量递增,并将下一较低剂量水平扩展至总共6名患者。在测试的剂量水平中,六名患者中不超过一名出现DLT的最高剂量将被视为MTD。
在剂量水平3中,若未发生DLT,将再治疗三名患者。仅当剂量水平1不可耐受时,才会测试剂量水平0。队列3将从剂量水平2开始。如果剂量水平2不可耐受,则将测试剂量水平1。DLT将在输注MB-CART19.1后4周内进行评估。每个剂量水平(及每个队列)中,第一名与第二名患者治疗之间必须至少间隔28天。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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。




