Nivolumab 治疗复发或难治性外周 T 细胞淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Nivolumab 治疗复发或难治性外周 T 细胞淋巴瘤等疾病

基本信息
资源简介
Nivolumab 治疗复发或难治性外周 T 细胞淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Nivolumab 治疗复发或难治性外周 T 细胞淋巴瘤等疾病。覆盖病种包括母细胞性浆细胞样树突状细胞肿瘤、肝脾 T 细胞淋巴瘤、HTLV-1 感染、不可分类 NK 细胞淋巴瘤、ALK 阴性原发系统性间变性大细胞淋巴瘤、复发成人 T 细胞白血病/淋巴瘤、复发间变性大细胞淋巴瘤及复发血管免疫母细胞性 T 细胞淋巴瘤。主要目标为按 Lugano 分类疗效标准(2014)评估 12 周期内客观缓解率,次要目标涵盖安全性、耐受性、无进展生存期、缓解持续时间与总生存期,可用于淋巴瘤免疫治疗疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:母细胞性浆细胞样树突状细胞肿瘤、肝脾 T 细胞淋巴瘤、HTLV-1 感染、不可分类 NK 细胞淋巴瘤、ALK 阴性原发系统性间变性大细胞淋巴瘤、复发成人 T 细胞白血病/淋巴瘤、复发间变性大细胞淋巴瘤、复发血管免疫母细胞性 T 细胞淋巴瘤。主要目标:I. 根据 Lugano 分类疗效标准(2014),以 12 周期内客观缓解率(ORR)衡量,评估 nivolumab 在 T 细胞淋巴瘤中的临床获益。次要目标:I. 评估该方案在该患者人群中的安全性和耐受性。II. 评估无进展生存期(PFS)。III. 评估缓解持续时间(DOR)。IV. 评估总生存期(OS)。第三目标:I. 评估外周血中的 T 细胞/细胞因子谱——外周血标本将 u
【主题与分类】
主题标签:Hepatosplenic T-Cell Lymphoma、HTLV-1 Infection、NK-Cell Lymphoma, Unclassifiable、Recurrent Adult T-Cell Leukemia/Lymphoma、Recurrent Anaplastic Large Cell Lymphoma、Recurrent Mycosis Fungoides、Refractory Mycosis Fungoides。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03075553
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03075553
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:母细胞性浆细胞样树突状细胞肿瘤、肝脾T细胞淋巴瘤、HTLV-1感染、NK细胞淋巴瘤(无法分类)、原发性系统性间变性大细胞淋巴瘤(ALK阴性)、复发性成人T细胞白血病/淋巴瘤、复发性间变性大细胞淋巴瘤、复发性血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤。主要目标:I. 根据Lugano分类反应标准(2014年),通过12个周期内的客观缓解率(ORR)评估nivolumab在T细胞淋巴瘤中的临床获益。次要目标:I. 评估该方案在该患者群体中的安全性和耐受性。II. 评估无进展生存期(PFS)。III. 评估缓解持续时间(DOR)。IV. 评估总生存期(OS)。三级目标:I. 评估外周血中的T细胞/细胞因子谱——外周血标本将用于评估T细胞活化和细胞因子上调,作为治疗效果的衡量指标。II.
评估肿瘤内生物标志物——将评估肿瘤内细胞群体及分布、遗传变异性、突变负荷和T细胞活化,以识别与治疗反应相关的潜在生物标志物。III. 评估肿瘤和T细胞上PD-L1/PD-1/PD-L2表达及/或血浆中PD-L1可溶性水平与PD-1阻断临床疗效之间的潜在关联。大纲:患者在第1天接受纳武利尤单抗静脉注射(IV),输注时间超过60分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每14天重复一次,最多8个疗程。达到疾病稳定、完全缓解或部分缓解的患者,在第9个疗程第1天接受纳武利尤单抗IV,输注时间超过60分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每28天重复一次,最多24个疗程。研究治疗完成后,对患者进行随访,随访时间分别为35天、100-120天、230-250天和330-390天。
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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