剂量调整EPOCH-利妥昔单抗治疗成人初治Burkitt淋巴瘤及c-MYC阳性弥漫大B细胞淋巴瘤的II期研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,收录了针对成人初治Burkitt淋巴瘤、c-MYC阳性弥漫大B细胞淋巴瘤及浆母细胞淋巴瘤的II期临床研究信息

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Burkitt LymphomaPlasmablastic Lymphoma
Phase II Study of Dose-Adjusted EPOCH-Rituximab in Adults With Untreated Burkitt Lymphoma and c-MYC+ Diffuse Large B-Cell Lymphoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

剂量调整EPOCH-利妥昔单抗治疗成人初治Burkitt淋巴瘤及c-MYC阳性弥漫大B细胞淋巴瘤的II期研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,收录了针对成人初治Burkitt淋巴瘤、c-MYC阳性弥漫大B细胞淋巴瘤及浆母细胞淋巴瘤的II期临床研究信息。研究背景指出Burkitt淋巴瘤/白血病虽高度可治愈,但标准剂量密集型多药化疗伴随高发病率,尤其在HIV阳性患者中基于CHOP的方案预后较差。该研究探索剂量调整EPOCH联合利妥昔单抗的方案,旨在改善治疗指数并维持或提高疗效。数据可用于分析该方案的疗效与安全性,支持淋巴瘤治疗领域的预测建模与临床决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Burkitt淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、c-MYC阳性、浆母细胞淋巴瘤。背景: Burkitt淋巴瘤/白血病(BL)高度可治愈。标准治疗采用剂量密集型多药化疗,虽然有效,但与高发病率相关。因此,需要新的方法来改善BL的治疗指数,同时维持或提高疗效。在人类免疫缺陷病毒(HIV)阳性BL中,结局一直很差,主要由于在该疾病中使用了基于环磷酰胺、盐酸多柔比星(羟基柔红霉素)、硫酸长春新碱(Oncovin)和泼尼松(CHOP)的方案。 两项美国国家癌症研究所(NCI)的II期试验在未经治疗的BL中使用了依托泊苷、泼尼松、长春新碱、环磷酰胺、多柔比星(EPOCH)化疗,每周期联合1或2剂利妥昔单抗(R)。(剂量调整)依托泊苷、泼尼松

【主题与分类】

主题标签:Burkitt Lymphoma、Plasmablastic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01092182

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    • 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:伯基特淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、c-MYC阳性、浆母细胞淋巴瘤。背景:* 伯基特淋巴瘤/白血病(BL)高度可治愈。标准治疗采用剂量密集型多药化疗,虽有效但伴随高发病率。因此,需要新的方法,以提高BL的治疗指数,同时保持或提高疗效。在人类免疫缺陷病毒(HIV)阳性的BL患者中,预后较差,主要原因是此类疾病使用了环磷酰胺、盐酸多柔比星(羟基柔红霉素)、硫酸长春新碱(安可平)和泼尼松(CHOP)为基础的方案。* 两项美国国家癌症研究所(NCI)的II期试验在未经治疗的BL中使用了依托泊苷、泼尼松、长春新碱、环磷酰胺、多柔比星(EPOCH)化疗,每周期联合1或2剂利妥昔单抗(R)。剂量调整的依托泊苷、泼尼松、长春新碱、环磷酰胺、多柔比星和利妥昔单抗(DA-EPOCH)-利妥昔单抗已用于16例HIV阴性BL患者,8例HIV阳性患者接受了3至4个周期的EPOCHRR,以减少毒性和机会性感染风险。所有患者均持续缓解。

治疗耐受性非常好,代表了BL的一种新型治疗策略。* 本试验旨在评估在未经治疗的BL(HIV+/-)中采用DA-EPOCHR风险适应性方法的有效性。由于该治疗代表了与标准治疗的重大概念性偏离,因此在局限期/晚期BL中获取额外的II期结果非常重要 * c-MYC阳性弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)是弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的一种罕见变异型。关于该疾病的生物学特征数据极少,最佳治疗方法尚未确定。因此,基于我们认为该疾病具有侵袭性且可能以高肿瘤增殖率为特征的印象,我们计划除BL患者外还纳入该疾病患者。* 浆母细胞性淋巴瘤,DLBCL的另一种变异型,常以M的激活为特征

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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