莫昔妥单抗帕苏多毒素-替夫克与利妥昔单抗或鲁昔单抗治疗复发性毛细胞白血病
源站描述涵盖HCL及变异型HCLv的流行病学、免疫表型(CD22+、CD25阴性、BRAF野生型等)与预后特征,并介绍Moxetumomab Pasudotox-tdfk为重组免疫毒素

基本信息
资源简介
莫昔妥单抗帕苏多毒素-替夫克与利妥昔单抗或鲁昔单抗治疗复发性毛细胞白血病
该数据集来源于clinicaltrials.gov,主题为毛细胞白血病(HCL),收录Moxetumomab Pasudotox-tdfk(Lumoxiti(TM))联合Rituximab(Rituxan(R))或Ruxience治疗复发毛细胞白血病的相关数据。源站描述涵盖HCL及变异型HCLv的流行病学、免疫表型(CD22+、CD25阴性、BRAF野生型等)与预后特征,并介绍Moxetumomab Pasudotox-tdfk为重组免疫毒素。数据可用于了解该联合方案在复发HCL中的研究背景与适用人群,支撑肿瘤/白血病领域的临床研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:毛细胞白血病。背景: 毛细胞白血病(HCL)是一种惰性分化簇22(CD22+)B细胞白血病,占所有白血病的2%,在美国(US)每年62,130例新发白血病中约占1200例。HCL变异型(HCLv)同样为CD22+,其常见程度为HCL的10-20%,但由于预后差且对标准嘌呤类似物化疗反应不佳,在复发/难治人群中更为常见。毛细胞白血病变异型(HCL-V)细胞为分化簇25(CD25)阴性且BRAF为野生型,因此HCLv患者不适合BRAF抑制剂。表达未突变IGHV4-34(免疫球蛋白重链可变区4-34)的CD25+经典外观HCL细胞为BRAF野生型,保持CD22强阳性,在接受化疗时预后不良。 Moxetumomab pasudotox-tdfk是一种重组免疫
【主题与分类】
主题标签:Hairy Cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03805932
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03805932
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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
疾病:毛细胞白血病。背景:* 毛细胞白血病(HCL)是一种惰性分化簇22(CD22+)B细胞白血病,占所有白血病的2%,在美国每年62,130例新发白血病病例中约占1200例。HCL变异型(HCLv)同样为CD22+,其发病率约为HCL的10-20%,但由于预后差且对标准嘌呤类似物化疗反应不佳,在复发/难治人群中更为常见。毛细胞白血病变异型(HCL-V)细胞为分化簇25(CD25)阴性且BRAF为野生型,因此HCLv患者不适合接受BRAF抑制剂治疗。CD25+、经典形态的HCL细胞若表达未突变的IGHV4-34(免疫球蛋白重链可变区4-34),则BRAF为野生型,CD22仍呈强阳性,且接受化疗时预后不良。* Moxetumomab pasudotox-tdfk是一种重组免疫毒素,含有抗CD22单克隆抗体的可变区(Fv)片段和截短型假单胞菌外毒素,其通过Fv片段与CD22结合,并在胞质中催化性抑制蛋白质合成以诱导凋亡性细胞死亡,从而杀伤CD22+细胞。
- Moxetumomab pasudotox-tdfk在1期试验中显示,对化疗耐药的HCL患者具有高完全缓解(CR)率,未出现剂量限制性毒性(DLT),但出现了可逆的2级溶血性尿毒症综合征(HUS),无需进行血浆置换。* Moxetumomab pasudotox-tdfk已完成80名患者的多中心3期试验,达到了完全缓解(CR)的主要终点,毛细血管渗漏综合征(CLS,3-4级占2.5%)和HUS(3-4级占6.3%)的发生率各为8.8%,两者均为可逆性。* Moxetumomab pasudotox-tdfk是已知唯一不含化疗的HCL治疗方案,能够持续清除微小残留病(MRD),并与延长的CR持续时间相关。近期,美国食品药品监督管理局(FDA)已接受moxetumomab pasudotox-tdfk的生物制品许可申请(BLA),作为
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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