Moxetumomab Pasudotox治疗晚期毛细胞白血病

源站描述涵盖HCL的流行病学背景、CD22靶向免疫毒素的研究积累、Moxetumomab Pasudotox的结构与作用机制,以及其在化疗耐药HCL患者中的高完全缓解率和在儿童急性淋巴细胞白血病中的活性

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clinicaltrials
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其他Leukemia, Hairy Cell
Moxetumomab Pasudotox for Advanced Hairy Cell Leukemia

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Moxetumomab Pasudotox治疗晚期毛细胞白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Moxetumomab Pasudotox治疗晚期毛细胞白血病(HCL)。源站描述涵盖HCL的流行病学背景、CD22靶向免疫毒素的研究积累、Moxetumomab Pasudotox的结构与作用机制,以及其在化疗耐药HCL患者中的高完全缓解率和在儿童急性淋巴细胞白血病中的活性。数据可用于了解该免疫毒素的临床与临床前研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:毛细胞白血病。背景: 毛细胞白血病(HCL)是一种惰性B细胞白血病,占所有白血病的2%,在美国每年44000例新发白血病中约占900例 过去二十年间,免疫毒素研究不断积累,支持CD22靶向治疗在HCL治疗中的作用。 Moxetumomab pasudotox是一种重组免疫毒素,包含抗CD22单克隆抗体的Fv片段和截短型假单胞菌外毒素。 Moxetumomab pasudotox在化疗耐药HCL患者中已显示出高完全缓解(CR)率,并在儿童急性淋巴细胞白血病中也显示出活性。* 与 precursor 分子相比,Moxetumomab pasudotox结构的修饰大大提高了对表达CD22的恶性细胞的结合和细胞毒性。临床前和临床研究已证明

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Hairy Cell。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01829711

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01829711

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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:白血病,毛细胞性。背景:* 毛细胞白血病(HCL)是一种惰性B细胞白血病,占所有白血病的2%,在美国每年44,000例新发白血病病例中约占900例。* 过去二十年间,免疫毒素研究的积累支持了CD22靶向治疗在HCL治疗中的作用。* Moxetumomab pasudotox是一种重组免疫毒素,包含抗CD22单克隆抗体的Fv片段和截短型假单胞菌外毒素。* Moxetumomab pasudotox在化疗耐药的HCL患者中显示出高完全缓解(CR)率,并在儿童急性淋巴细胞白血病中也显示出活性。* 与前体分子相比,moxetumomab pasudotox结构的修饰大大提高了对表达CD22的恶性细胞的结合能力和细胞毒性。

临床前和临床研究已表明,结合亲和力的这种提高可改善抗肿瘤活性和耐受性* 目前尚无获批药物对标准治疗失败后的HCL患者具有显著疗效 设计:* 这是一项多中心、单臂研究,评估moxetumomab pasudotox用于复发/难治性毛细胞白血病患者。* 将入组77例患者,在每个28天周期的第1、3和5天静脉注射(IV)moxetumomab pasudotox,最多6个周期,或直至疾病进展、出现不可接受的毒性、受试者开始替代治疗,或记录到完全缓解(CR)(对于无可评估微小残留病灶的受试者,且不超过6个周期)。若前25例患者中未达到持久CR者不超过2例,则不再额外入组患者。* 目前IRB设定的总入组上限为80例,以允许少量无法评估疗效的患者入组。

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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