利妥昔单抗联合喷司他丁或苯达莫司汀治疗多次复发或难治性毛细胞白血病的随机II期试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦毛细胞白血病(HCL)的随机II期临床试验,比较利妥昔单抗联合喷司他丁或苯达莫司汀在多次复发或难治性患者中的效果

基本信息
资源简介
利妥昔单抗联合喷司他丁或苯达莫司汀治疗多次复发或难治性毛细胞白血病的随机II期试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦毛细胞白血病(HCL)的随机II期临床试验,比较利妥昔单抗联合喷司他丁或苯达莫司汀在多次复发或难治性患者中的效果。源站描述涵盖HCL对嘌呤类似物的应答特点、利妥昔单抗单药及联合克拉屈滨的历史数据,以及喷司他丁因交叉耐药较低而用于后续治疗的背景。数据可用于了解该试验的设计依据与治疗背景,支持血液肿瘤治疗策略的参考分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:毛细胞白血病。背景: 毛细胞白血病(HCL)对嘌呤类似物克拉屈滨和喷司他丁高度敏感,但无治愈证据。由于累积的骨髓和T细胞毒性以及缓解率和缓解持续时间下降,两者均非2个疗程后的标准治疗。一旦耐药,多次复发后的患者可死于疾病相关血细胞减少。 来自5项试验的51例伴有血细胞减少且至少接受过1种既往嘌呤类似物治疗的患者中,利妥昔单抗单药治疗导致10例完全缓解+10例部分缓解(完全缓解(CR)+部分缓解(PR)=总缓解率(ORR 39%)。 利妥昔单抗联合克拉屈滨在一线或二线治疗中给出高CR率,但并非标准治疗。 虽然克拉屈滨更常用于一线和二线治疗,但喷司他丁常被用于后续治疗,因为交叉耐药<100%。* 已发表的喷司他丁联合利妥昔单抗的回顾性数据
【主题与分类】
主题标签:Hairy Cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01059786
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01059786
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:毛细胞白血病。背景:* 毛细胞白血病(HCL)对嘌呤类似物克拉屈滨和喷司他丁高度敏感,但无治愈证据。由于累积的骨髓和T细胞毒性以及缓解率和缓解持续时间的下降,两者均不作为2个疗程后的标准治疗。一旦耐药,多次复发后的患者可死于疾病相关的血细胞减少。* 来自5项试验的51例伴有血细胞减少且至少接受过1种既往嘌呤类似物治疗的患者,单用利妥昔单抗导致10例完全缓解+10例部分缓解(完全缓解(CR)+部分缓解(PR)=总缓解率(ORR 39%)。* 利妥昔单抗联合克拉屈滨在一线或二线治疗中可获得高CR率,但并非标准治疗。* 虽然克拉屈滨更常用于一线和二线治疗,但喷司他丁常因交叉耐药率<100%而用于后续治疗。* 已发表的关于喷司他丁联合利妥昔单抗治疗HCL的回顾性数据包括7/7例缓解,其中6例(86%)为CR,尚无前瞻性数据。
- 靶向分化簇25(CD25)的重组免疫毒素(LMB-2)以及靶向分化簇22(CD22)的重组免疫毒素(CAT-3888(BL22)和R490A(HA22))在嘌呤类似物耐药的HCL中具有高度活性。对于需要更多治疗且存在免疫原性的患者,常超方案使用姑息性喷司他丁-利妥昔单抗。* 苯达莫司汀已获批用于慢性淋巴细胞白血病(CLL)的早期治疗,并与利妥昔单抗联合用于复发/难治性CLL有效。其在HCL中的应用尚未见报道。* 通过骨髓活检免疫组织化学(BMBx IHC)证实达到完全缓解(CR)但存在微小残留病(MRD)的患者,可能早期复发。HCL血液或骨髓MRD检测包括流式细胞术(荧光激活细胞分选(FACS))或使用共识引物的聚合酶链反应(PCR)。HCL中最敏感的MRD检测是使用序列特异性引物的实时定量PCR(实时定量聚合酶链反应(RQ-PCR))。* 在Cancer.gov上列出的5项HCL特异性试验中,有2项是克拉屈滨+利妥昔单抗的II期试验
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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