Quizartinib联合阿扎胞苷或阿糖胞苷治疗复发或难治性急性髓系白血病或骨髓增生异常综合征
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦quizartinib(AC220)联合阿扎胞苷(AZA)或低剂量阿糖胞苷(LDAC)治疗复发或难治性急性髓系白血病(AML)或骨髓增生异常综合征(MDS)的临床研究

基本信息
资源简介
Quizartinib联合阿扎胞苷或阿糖胞苷治疗复发或难治性急性髓系白血病或骨髓增生异常综合征
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦quizartinib(AC220)联合阿扎胞苷(AZA)或低剂量阿糖胞苷(LDAC)治疗复发或难治性急性髓系白血病(AML)或骨髓增生异常综合征(MDS)的临床研究。覆盖FLT3基因突变阴性、FLT3内部串联重复阳性,以及复发性或难治性AML、慢性粒单核细胞白血病和MDS等条件。研究包含I期剂量限制毒性与最大耐受剂量测定,以及II期临床活性评估。可用于血液肿瘤治疗方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:FLT3基因突变阴性,FLT3内部串联重复阳性,复发性急性髓系白血病,复发性慢性粒单核细胞白血病,复发性骨髓增生异常综合征,难治性急性髓系白血病,难治性慢性粒单核细胞白血病,难治性骨髓增生异常综合征。主要目标:I. 确定quizartinib(AC220)联合阿扎胞苷(5-阿扎胞苷[AZA])或低剂量阿糖胞苷(LDAC)在急性髓系白血病(AML)或高危骨髓增生异常综合征(MDS)患者中的剂量限制毒性(DLT)和最大耐受剂量(MTD)。(I期)II. 确定quizartinib联合AZA或LDAC在AML或MDS患者中的临床活性。(II期)次要目标:I. 确定quizartinib联合AZA或LDAC在患者中的临床活性
【主题与分类】
主题标签:FLT3 Gene Mutation Negative、Recurrent Acute Myeloid Leukemia、Recurrent Myelodysplastic Syndrome、Refractory Acute Myeloid Leukemia、Refractory Myelodysplastic Syndrome。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01892371
下载信息
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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
条件:FLT3基因突变阴性、FLT3内部串联重复阳性、复发性急性髓系白血病、复发性慢性粒单核细胞白血病、复发性骨髓增生异常综合征、难治性急性髓系白血病、难治性慢性粒单核细胞白血病、难治性骨髓增生异常综合征。主要目标:I. 确定quizartinib(AC220)与阿扎胞苷(5-阿扎胞苷[AZA])或低剂量阿糖胞苷(LDAC)联合治疗急性髓系白血病(AML)或高危骨髓增生异常综合征(MDS)患者的剂量限制性毒性(DLT)和最大耐受剂量(MTD)。(I期)II. 确定quizartinib与AZA或LDAC联合治疗AML或MDS患者的临床活性。(II期)次要目标:I. 确定quizartinib与AZA或LDAC联合治疗AML或MDS患者的临床活性。(I期)II. 确定quizartinib与AZA或LDAC联合治疗AML或MDS患者的安全性。(II期)III.
确定该联合治疗期间低甲基化、脱氧核糖核酸(DNA)损伤及FLT3信号通路的诱导情况及其与疗效的相关性。(I期和II期)IV. 确定该联合治疗对血浆FLT3配体水平的影响。(I期和II期)V. 确定该联合治疗在AML或高危MDS患者中的药效动力学。(I期和II期)概要:这是一项quizartinib的I期剂量递增研究,随后进行II期研究。参与者被分配至2个组之一。第I组:患者在第1周期第5-28天及后续周期第1-28天口服(PO)quizartinib,每日一次(QD),并在第1-7天皮下(SC)或静脉(IV)输注阿扎胞苷,输注时间10-40分钟。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,周期每28天重复一次。第II组:患者在第1周期第5-28天及后续周期第1-28天口服quizartinib QD,并在第1-10天皮下注射阿糖胞苷,每日两次(BID)。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,周期每28天重复一次。完成研究治疗后
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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