瑞戈非尼联合维奈克拉和阿扎胞苷治疗复发或难治性急性髓系白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦瑞戈非尼联合维奈克拉和阿扎胞苷治疗复发或难治性急性髓系白血病及骨髓增生异常综合征的临床研究

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基因组预测Recurrent Acute Myeloid LeukemiaRecurrent Myelodysplastic SyndromeRefractory Acute Myeloid LeukemiaRefractory Myelodysplastic Syndrome
Regorafenib in Combination With Venetoclax and Azacitidine for the Treatment of Patients With Relapsed or Refractory Acute Myeloid Leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

瑞戈非尼联合维奈克拉和阿扎胞苷治疗复发或难治性急性髓系白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦瑞戈非尼联合维奈克拉和阿扎胞苷治疗复发或难治性急性髓系白血病及骨髓增生异常综合征的临床研究。数据覆盖复发性/难治性AML和MDS患者人群,主要评估联合方案的安全性和耐受性,确定最大耐受剂量与推荐二期剂量,并考察抗白血病活性如总缓解率。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):疾病:骨髓增生异常综合征/急性髓系白血病、复发性急性髓系白血病、复发性骨髓增生异常综合征、难治性急性髓系白血病、难治性骨髓增生异常综合征。主要目标:I. 评估多激酶抑制剂瑞戈非尼联合BCL2抑制剂/BH3模拟物维奈克拉加低甲基化剂阿扎胞苷在复发/难治性(R/R)急性髓系白血病(AML)患者中的安全性和耐受性。II. 确定瑞戈非尼与维奈克拉和阿扎胞苷联合给药时的最大耐受剂量(MTD)和推荐二期剂量(RP2D)。次要目标:I. 评估抗白血病活性,通过总缓解率(ORR:完全缓解[CR] + 血液学恢复不完全的CR[CRi] + 血液学部分恢复的CR[CRh] + 部分缓解[PR])在最初

【主题与分类】

主题标签: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/NCT06454409

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病类型:骨髓增生异常综合征/急性髓系白血病、复发性急性髓系白血病、复发性骨髓增生异常综合征、难治性急性髓系白血病、难治性骨髓增生异常综合征。主要目标:I. 评估多激酶抑制剂瑞戈非尼联合BCL2抑制剂/BH3模拟物维奈克拉及低甲基化剂阿扎胞苷在复发/难治性(R/R)急性髓系白血病(AML)患者中的安全性和耐受性。II. 确定瑞戈非尼与维奈克拉和阿扎胞苷联合给药时的最大耐受剂量(MTD)和推荐的2期剂量(RP2D)。次要目标:I. 评估抗白血病活性,以第1个28天(第1周期)内的总缓解率(ORR:完全缓解[CR]+血液学恢复不完全的CR[CRi]+血液学部分恢复的CR[CRh]+部分缓解[PR])进行评估。II. 评估抗白血病活性,以研究期间的完全缓解(CR+CRi+CRh)、总缓解(ORR:CR+CRi+CRh+PR)以及微小残留病(MRD)阴性率和持续时间进行评估。III.

估计6个月和1年时的总生存期(OS)、无进展生存期(PFS)和缓解持续时间(DOR)率。探索性目标:I. 确定可能预测瑞戈非尼在该联合方案中活性的生物标志物。II. 评估治疗前后VEGF、磷脂酰肌醇聚糖(PIG)和可溶性(s)VEGFR2的表达水平。III. 通过基因表达评估治疗前后血管生成和炎症的变化。IV. 通过核糖核酸(RNA)测序表征瑞戈非尼与维奈克拉和阿扎胞苷联合给药治疗前后的基因表达变化,包括参与RAS/MAPK通路的基因。V. 评估瑞戈非尼、阿扎胞苷和维奈克拉治疗前后白血病细胞基因突变状态的变化。VI. 评估联合治疗后背磷酸化(phospho)-ERK的变化。大纲:这是一项瑞戈非尼联合维奈克拉和阿扎胞苷的剂量递增研究,随后进行剂量扩展研究。患者

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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