复发性或难治性毛细胞白血病BL22免疫治疗再治疗方案
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复发性或难治性毛细胞白血病(HCL)患者接受 BL22 免疫毒素再治疗的临床研究

基本信息
资源简介
复发性或难治性毛细胞白血病BL22免疫治疗再治疗方案
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复发性或难治性毛细胞白血病(HCL)患者接受 BL22 免疫毒素再治疗的临床研究。源站描述涵盖 BL22(CAT-3888/RFB4(dsFv)-PE38)的构成、I/II 期试验中 47-61% 完全缓解率及 12% 可逆性溶血性尿毒综合征,并提及突变体 CAT-8015(HA22)与 BL22 的差异及更高 CD22 亲和力。数据可用于了解 HCL 免疫治疗再治疗策略及患者准入条件(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:BL22,又称 CAT-3888 或 RFB4(dsFv)-PE38,是一种重组免疫毒素,含有抗 CD22 单克隆抗体的 Fv 片段和截短型假单胞菌外毒素(PE)。在化疗耐药毛细胞白血病(HCL)患者的 I 期和 II 期试验中,BL22 显示 47-61% 的完全缓解(CR)率,12% 的 HCL 患者出现完全可逆的溶血性尿毒综合征(HUS)。BL22 的突变体称为 CAT-8015 或 HA22,有 3 个氨基酸差异,与 BL22 相比对 CD22 的亲和力更高(高 15 倍)。CAT-8015 目前正在 HCL 和其他疾病中进行 I 期测试。既往接受过重组抗 CD22 免疫毒素(BL22、CAT-8015 或 LMB-2)的 HCL 患者可能从额外的 BL22 给药中获益。目的:主要目标是为 HCL 患者提供 BL22 的可及性,这些患者已
【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/NCT00924040
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00924040
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:毛细胞白血病。背景:BL22,又称CAT-3888或RFB4(dsFv)-PE38,是一种重组免疫毒素,包含抗CD22单克隆抗体的Fv片段和截短型假单胞菌外毒素(PE)。在针对化疗耐药毛细胞白血病(HCL)患者的1期和2期试验中,BL22显示出47-61%的完全缓解(CR)率,12%的HCL患者出现了完全可逆的溶血性尿毒症综合征(HUS)。BL22的突变体称为CAT-8015或HA22,有3个氨基酸的差异,与BL22相比对CD22具有更高的结合亲和力(高15倍)。CAT-8015目前正在HCL和其他疾病中进行1期测试。既往接受过重组抗CD22免疫毒素(BL22、CAT-8015或LMB-2)治疗的HCL患者可能从额外的BL22给药中获益。目的:主要目标是为既往接受过BL22、CAT-8015或LMB-2治疗,或不符合CAT-8015条件但可能从BL22中获益的HCL患者提供BL22的可及性。主要结局为治疗反应。
次要目标:* 确定BL22在既往接受过免疫毒素治疗的患者中的免疫原性和安全性特征,使用阿司匹林/依诺肝素预防HUS。* 将疗效与HCL细胞(取自血液,伴或不伴白细胞分离术)对BL22及其他重组抗CD22免疫毒素(如CAT-8015)的体外敏感性以及肿瘤标志物进行相关性分析。* 将中和抗体与BL22的周期数、既往全身治疗的类型和数量以及距既往嘌呤类似物治疗的时间进行相关性分析。* 将通过骨髓活检评估的CR与通过脊柱磁共振成像(MRI)评估的骨髓改善进行相关性分析。入选标准:患者必须既往接受过重组抗CD22免疫毒素(即BL22、CAT-8015或LMB-2治疗)或不符合CAT-8015的条件。伴有血细胞减少、高恶性细胞计数或有症状性脾肿大的HCL。患者必须至少接受过2种既往全身治疗。必须至少有2个既往疗程的
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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