代谢优化非细胞毒性低剂量每周地西他滨/维奈克拉治疗MDS和AML

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于代谢优化、非细胞毒性的低剂量每周地西他滨/维奈克拉方案,用于治疗骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病和慢性粒单核细胞白血病

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其他预测Myelodysplastic SyndromesAcute Myeloid LeukemiaChronic Myelomonocytic Leukemia
Metabolically Optimized, Non-cytotoxic Low Dose Weekly Decitabine/Venetoclax in MDS and AML

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

代谢优化非细胞毒性低剂量每周地西他滨/维奈克拉治疗MDS和AML

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于代谢优化、非细胞毒性的低剂量每周地西他滨/维奈克拉方案,用于治疗骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病和慢性粒单核细胞白血病。源站描述指出,标准剂量Azacitidine联合venetoclax虽获FDA批准用于高龄或不适合诱导化疗的AML患者,但多数患者需中断、延迟或减量,且在P53突变等亚组中活性有限。研究分两阶段:初始安全耐受阶段入组33例,扩展阶段最多入组91例,以评估低剂量方案的安全性、耐受性及初步疗效。该数据可用于血液肿瘤治疗方案的疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病。Azacitidine与venetoclax联合方案(Aza/Ven)已获FDA批准,用于年龄>75岁和/或不适合诱导化疗的AML患者。然而,接受标准剂量Aza/Ven的大多数患者需要中断给药、延迟治疗和减量。此外,Aza/ven在多种髓系恶性肿瘤亚组中活性有限,如P53突变型MDS/AML。在本研究的初始安全性和耐受性阶段,将入组33名患者,这考虑到需要替换受试者以评估终点。在研究的第二扩展阶段,将入组最多91名患者(包括第1阶段患者),以获取低剂量方案在选定髓系恶性肿瘤患者亚组中的额外安全性、耐受性和初步疗效。

【主题与分类】

主题标签:Myelodysplastic Syndromes、Acute Myeloid Leukemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05184842

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05184842

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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:骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病。阿扎胞苷与维奈克拉联合方案(Aza/Ven)已获FDA批准,用于年龄>75岁和/或不适合接受诱导化疗的AML患者。然而,接受Aza/Ven标准剂量治疗的大多数患者需要中断给药、延迟治疗和减少剂量。此外,Aza/Ven在多种髓系恶性肿瘤亚组中活性有限,例如P53突变型MDS/AML。在本研究的初始安全性和耐受性阶段,将入组33例患者参加本研究,因此需要考虑替换受试者以评估终点。在本研究的第二扩展阶段,将入组最多91例患者(包括第1阶段患者),以获取低剂量方案在选定髓系恶性肿瘤患者亚组中的额外安全性、耐受性和初步疗效。

由于低甲基化药物(HMA)治疗需要延长药物暴露才能发挥疗效,因此,对于因疾病进展以外的原因未完成12周治疗的患者,或因毒性未完成治疗的患者,或筛选失败且未开始治疗的患者,将予以替换。任何开始治疗的患者都将可进行安全性评估。在没有明显疾病进展或剂量限制性毒性的情况下,预计患者将至少维持治疗12周。12周后,如果认为患者正在获得临床获益,则可继续治疗。Aza/ven引起的严重血细胞减少对造血骨髓储备较差的患者(如MDS和骨髓纤维化(MF))尤其具有挑战性。此外,一些患有合并症的老年患者无法耐受Aza/ven引起的长期血细胞减少。这项初步临床试验将评估一种非细胞毒性方案对无法耐受或已知无法从标准Aza/Ven剂量中获益的髓系恶性肿瘤患者的耐受性。这将是一项单臂、开放标签的初步研究,采用每周皮下注射地西他滨

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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