Nemtabrutinib联合Venetoclax治疗慢性淋巴细胞白血病或小淋巴细胞淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Nemtabrutinib联合Venetoclax治疗初治慢性淋巴细胞白血病(CLL)或小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)的临床研究

基本信息
资源简介
Nemtabrutinib联合Venetoclax治疗慢性淋巴细胞白血病或小淋巴细胞淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Nemtabrutinib联合Venetoclax治疗初治慢性淋巴细胞白血病(CLL)或小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)的临床研究。主要目标是通过adaptive ClonoSeq NGS检测外周血中14个周期治疗后的不可检测微小残留病(MRD,阈值10^-6)率。次要目标包括评估安全性、毒性、无进展生存期(PFS)、至下次治疗时间及治疗反应。数据可用于预测MRD状态、分析疗效与安全性,支持血液肿瘤精准治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤。主要目标:I. 在初治CLL/SLL患者中,使用adaptive ClonoSeq下一代测序(NGS)检测接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗14个周期后外周血中不可检测微小残留病(MRD)(阈值10^-6)的比率。次要目标:I. 确定初治CLL/SLL患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗的安全性和毒性特征。II. 确定初治CLL/SLL患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗的无进展生存期(PFS)。III. 评估初治CLL/SLL患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗的至下次治疗时间。IV. 评估接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗的参与者的治疗反应
【主题与分类】
主题标签:Chronic Lymphocytic Leukemia、Small Lymphocytic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07557056
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:慢性淋巴细胞白血病,小淋巴细胞淋巴瘤。主要目标:I. 确定初治慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗14个周期后,使用适应性ClonoSeq下一代测序(NGS)检测外周血中不可检测微小残留病(MRD)(阈值10^-6)的比率。次要目标:I. 确定初治慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗的安全性和毒性特征。II. 确定初治慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗的无进展生存期(PFS)。III. 评估初治慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗后至下次治疗的时间。IV. 评估初治慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤患者接受nemtabrutinib联合venetoclax治疗的治疗反应。V.
评估在接受nemtabrutinib和venetoclax治疗期间及治疗后,患者疲劳和健康相关生活质量(HRQoL)指标的变化,采用患者报告结局测量信息系统(PROMIS)® 1.0版疲劳简表13a和欧洲癌症研究与治疗组织生活质量问卷-慢性淋巴细胞白血病17(EORTC QLQ-CLL17)进行调查。
探索性目标:I. 确定基线荧光原位杂交(FISH)或NGS异常是否影响nemtabrutinib联合venetoclax治疗的MRD或PFS。II. 确定nemtabrutinib联合venetoclax如何改变治疗前、治疗期间及治疗后外周血中T细胞、B细胞和自然杀伤(NK)细胞的数量和功能。III. 确定nemtabrutinib联合venetoclax治疗后的MRD动力学。IV. 确定nemtabrutinib是否在治疗前及venetoclax开始前通过BH3谱分析使细胞倾向于凋亡。
方案概要:患者接受nemtabr
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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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。




