单克隆抗体治疗慢性淋巴细胞白血病患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于单克隆抗体 Mik-beta-1 治疗伴有粒细胞减少、贫血或血小板减少的 T 细胞大颗粒淋巴细胞白血病患者

基本信息
资源简介
单克隆抗体治疗慢性淋巴细胞白血病患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于单克隆抗体 Mik-beta-1 治疗伴有粒细胞减少、贫血或血小板减少的 T 细胞大颗粒淋巴细胞白血病患者。数据覆盖药物毒性评估、临床反应判定、循环 CD3+、CD8+ 表达颗粒淋巴细胞及多形核白细胞、红细胞和血小板数量变化,以及输注抗体下降时程和人抗鼠抗体产生监测。该数据可用于白血病治疗相关研究、毒性反应分析及临床反应预测等任务(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白血病。目标: 评估鼠源单克隆抗体 Mik-beta-1(MOAB Mik-beta-1)在伴有粒细胞减少、贫血或血小板减少的 T 细胞大颗粒淋巴细胞白血病患者中的毒性。 确定接受该药物治疗患者的临床反应。 评估该药物对该患者群体中循环 CD3+、CD8+ 表达颗粒淋巴细胞数量以及多形核白细胞、红细胞和血小板数量的影响。 监测患者循环中输注的 MOAB Mik-beta-1 下降的时间进程,以及针对静脉输注鼠源 MOAB Mik-beta-1 的人抗体产生情况。大纲:这是一项剂量递增研究。患者在第 1、4、7 和 10 天接受单克隆抗体 Mik-beta-1(MOAB Mik-beta-1)静脉输注,持续 2 小时。达到完全缓解(CR)或部分缓解的患者
【主题与分类】
主题标签:Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00019032
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00019032
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:白血病。目的:* 评估鼠单克隆抗体Mik-beta-1(MOAB Mik-beta-1)在伴有粒细胞减少、贫血或血小板减少的T细胞大颗粒淋巴细胞白血病患者中的毒性。* 确定接受该药物治疗的患者的临床反应。* 评估该药物对该患者群体中循环CD3+、CD8+表达颗粒淋巴细胞数量以及多形核白细胞、红细胞和血小板数量的影响。* 监测患者循环中输注的MOAB Mik-beta-1下降的时间过程,以及针对静脉输注鼠MOAB Mik-beta-1的人抗体产生情况。大纲:这是一项剂量递增研究。患者在第1、4、7和10天接受单克隆抗体Mik-beta-1(MOAB Mik-beta-1)静脉输注,持续2小时。达到完全缓解(CR)或部分缓解(PR)的患者,在未产生针对MOAB Mik-beta-1的抗体的情况下,可在第一疗程完成后不早于4周开始接受1个额外疗程。在无疾病进展、不可接受的毒性或严重过敏反应的情况下,治疗继续。
3-6名患者组成的队列接受递增剂量的MOAB Mik-beta-1,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为6名患者中有2名出现剂量限制性毒性反应前一个剂量水平。治疗后6-10天及4-6周对患者进行随访。达到部分缓解(PR)或完全缓解(CR)的患者可能每6个月随访一次,持续2年或直至复发。所有患者均进行生存随访。预计招募人数:本研究最多招募25名患者。
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。




