CLL、SLL或NHL受试者中的1/2a期剂量递增研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项在滤泡性淋巴瘤、侵袭性NHL、慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤、T细胞淋巴瘤及B细胞非霍奇金淋巴瘤受试者中开展的开放标签、1/2a期、多剂量、多中心试验,评估口服cerdulatinib的安全性、耐受性与药代动力学参数

Alexion Pharmaceuticals, Inc.Alexion Pharmaceuticals, Inc.
clinicaltrials
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其他分类Follicular Lymphoma (FL/Indolent NHL)Aggressive NHL (a NHL)T-cell Lymphoma (PTCL and CTCL)B-cell Non Hodgkin Lymphoma (NHL)
Phase 1/2a Dose Escalation Study in Participants With CLL, SLL, or NHL

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

CLL、SLL或NHL受试者中的1/2a期剂量递增研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项在滤泡性淋巴瘤、侵袭性NHL、慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤、T细胞淋巴瘤及B细胞非霍奇金淋巴瘤受试者中开展的开放标签、1/2a期、多剂量、多中心试验,评估口服cerdulatinib的安全性、耐受性与药代动力学参数。试验分两阶段:1期剂量递增,从15 mg每日一次开始递增至确定MTD/MAD;2a期按癌种设队列,起始剂量为35、30或20 mg每日两次。可用于肿瘤治疗领域的用药安全性、剂量探索及疗效相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:滤泡性淋巴瘤(FL/惰性NHL)、侵袭性NHL(a NHL)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)/小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)、T细胞淋巴瘤(PTCL和CTCL)、B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)。这是一项开放标签、1/2a期、多剂量、多中心试验,评估口服cerdulatinib的安全性、耐受性和药代动力学(PK)参数,分2个阶段进行: 1期:剂量递增部分,期间受试者将入组接受单药cerdulatinib,从15毫克(mg)每日一次(QD)的指定剂量水平开始,以递增剂量给药,直至确定最大耐受剂量(MTD)/最大给药剂量(MAD)。 2a期:由基于癌症类型的计划队列组成。受试者将接受单药cerdulatinib,起始剂量为35、30或20 mg每日两次(BID)fo

【主题与分类】

主题标签:Follicular Lymphoma (FL/Indolent NHL)、Aggressive NHL (a NHL)、T-cell Lymphoma (PTCL and CTCL)、B-cell Non Hodgkin Lymphoma (NHL)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01994382

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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

疾病类型:滤泡性淋巴瘤(FL/惰性NHL)、侵袭性NHL(a NHL)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)/小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)、T细胞淋巴瘤(PTCL和CTCL)、B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)。这是一项开放标签、1/2a期、多剂量、多中心的口服cerdulatinib试验,旨在评估安全性、耐受性和药代动力学(PK)参数,分为2个阶段进行:* 1期:剂量递增部分,在此期间,参与者将入组接受单药cerdulatinib,起始剂量为其指定剂量水平,从每日一次(QD)15毫克(mg)开始,以递增剂量给药,直至确定最大耐受剂量(MTD)/最大给药剂量(MAD)。* 2a期:由基于癌症类型的计划队列组成。参与者将接受单药cerdulatinib,起始剂量为35、30或20 mg每日两次(BID),以28天为一个周期,但其中一个队列的参与者将接受cerdulatinib联合静脉注射(IV)利妥昔单抗375 mg/平方米(m^2),以28天为一个周期。

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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