Navitoclax、Venetoclax与Decitabine治疗既往接受Venetoclax治疗的复发或难治性急性髓系白血病

数据覆盖安全性评估、最佳生物学剂量确定、抗白血病活性(总体缓解率)以及缓解持续时间、无进展生存和总生存等指标,并包含骨髓和外周血中原始细胞百分比变化的相关研究

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clinicaltrials
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基因组预测Recurrent Acute Myeloid LeukemiaRefractory Acute Myeloid Leukemia
Navitoclax, Venetoclax, and Decitabine for the Treatment of Relapsed or Refractory Acute Myeloid Leukemia Previously Treated With Venetoclax

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Navitoclax、Venetoclax与Decitabine治疗既往接受Venetoclax治疗的复发或难治性急性髓系白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于既往接受Venetoclax治疗的复发或难治性急性髓系白血病患者,研究Navitoclax、Venetoclax与Decitabine联合方案。数据覆盖安全性评估、最佳生物学剂量确定、抗白血病活性(总体缓解率)以及缓解持续时间、无进展生存和总生存等指标,并包含骨髓和外周血中原始细胞百分比变化的相关研究。可用于血液肿瘤治疗方案的疗效与安全性分析,支持临床预测模型开发(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性急性髓系白血病、难治性急性髓系白血病。主要目标:I. 评估安全性并确定最佳生物学剂量(OBD)。II. 评估抗白血病活性,以第一周期前35天内的总体缓解率(ORR:完全缓解[CR]+伴不完全造血恢复的完全缓解[CRi]+部分缓解[PR])衡量。次要目标:I. 表征第一周期前7天navitoclax/venetoclax的安全性和耐受性。II. 初步估计:IIa. 总体缓解(CR+CRi+PR)持续时间。IIb. 6个月和1年时的无进展生存(PFS)率和总生存(OS)率。相关研究目标:I. 描述navitoclax/venetoclax的抗白血病活性(即原始细胞百分比下降),通过骨髓(BM)和/或外周血(PB)中的疾病评估。II. 探索

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Acute Myeloid Leukemia、Refractory Acute Myeloid Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05222984

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病状态:复发性急性髓系白血病、难治性急性髓系白血病。主要目标:I. 评估安全性并确定最佳生物学剂量(OBD)。II. 评估抗白血病活性,以首个35天(第1周期)内的总体缓解率(ORR:完全缓解[CR]+伴不完全造血恢复的完全缓解[CRi]+部分缓解[PR])进行评估。次要目标:I. 描述navitoclax/venetoclax在第1周期前7天的安全性和耐受性特征。II. 获得以下各项的初步估计:IIa. 总体缓解(CR+CRi+PR)持续时间。IIb. 6个月和1年时的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)率。相关性研究目标:I. 描述navitoclax/venetoclax的抗白血病活性(即原始细胞百分比下降),通过骨髓(BM)和/或外周血(PB)中的疾病情况进行评估。II. 探索BH3蛋白表达谱变化(治疗前和治疗后)与缓解之间的潜在关系。III.

通过全外显子组和核糖核酸(RNA)转录组的单细胞下一代测序(NGS),描绘急性髓系白血病(AML)对治疗反应的克隆演化。IV. 通过线粒体基因组的单细胞NGS,描绘AML对治疗反应的克隆演化。V. 确定线粒体数量、异质性及其对治疗的反应变化。VI. 通过检测骨髓(BM)来源的单核细胞(MNC)在治疗前后于体内小鼠模型中引发白血病的能力,确定治疗对白血病干细胞(LSC)负荷的影响。大纲:这是一项navitoclax的剂量递增研究。患者在第1周期第1-35天每日一次(QD)口服(PO)venetoclax和navitoclax,并在第8-12天静脉(IV)输注地西他滨超过1小时。从第2周期开始,患者在第1-28天每日一次口服venetoclax和navitoclax,并在第1-5天静脉输注地西他滨超过1小时。在无疾病进展的情况下,每28天重复治疗,最多12个周期。

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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