MRG-106 在蕈样肉芽肿、CLL、DLBCL 或 ATLL 患者中的安全性、耐受性与药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕药物 MRG-106(cobomarsen)在皮肤 T 细胞淋巴瘤(CTCL)、蕈样肉芽肿(MF)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、ABC 亚型弥漫大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)及成人 T 细胞白血病/淋巴瘤(ATLL)患者中的安全性、耐受性与

miRagen Therapeutics, Inc.miRagen Therapeutics, Inc.
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其他预测Cutaneous T-cell Lymphoma (CTCL)Mycosis Fungoides (MF)Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)Adult T-Cell Leukemia/Lymphoma (ATLL)
Safety, Tolerability and Pharmacokinetics of MRG-106 in Patients With Mycosis Fungoides (MF), CLL, DLBCL or ATLL

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

MRG-106 在蕈样肉芽肿、CLL、DLBCL 或 ATLL 患者中的安全性、耐受性与药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕药物 MRG-106(cobomarsen)在皮肤 T 细胞淋巴瘤(CTCL)、蕈样肉芽肿(MF)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、ABC 亚型弥漫大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)及成人 T 细胞白血病/淋巴瘤(ATLL)患者中的安全性、耐受性与药代动力学研究。研究分为 Part A 至 Part F:Part A 对 MF 患者进行最多五次瘤内注射并随访,Part B-F 覆盖 MF、CLL、DLBCL、ATLL 患者,采用皮下或静脉给药,MF 患者可联合系统与瘤内给药。数据可用于评估给药方案、剂量调整与药代动力学特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:皮肤 T 细胞淋巴瘤(CTCL)、蕈样肉芽肿(MF)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、ABC 亚型弥漫大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)、成人 T 细胞白血病/淋巴瘤(ATLL)。研究设计: Part A:诊断为 MF 的患者队列(每组 3-6 例)将在最长 15 天内接受最多五次 cobomarsen 瘤内注射,并额外随访 20 天,从最大可递送瘤内剂量开始。后续队列中剂量可能降低,以确定最低药效学活性剂量。 Part B-F:研究这些部分的患者将诊断为 MF(Part B 和 C)、CLL(Part D)、DLBCL(Part E)或 ATLL(Part F)。所有患者将在第 1、3 和 5 天接受皮下或静脉注射 cobomarsen(仅 MF 患者可接受系统与瘤内联合给药),并继续给药,具体方案为 w

【主题与分类】

主题标签:Cutaneous T-cell Lymphoma (CTCL)、Mycosis Fungoides (MF)、Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)、Adult T-Cell Leukemia/Lymphoma (ATLL)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02580552

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数据说明

疾病:皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)、蕈样肉芽肿(MF)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)ABC亚型、成人T细胞白血病/淋巴瘤(ATLL)。研究设计:* A部分:诊断为MF的3-6例患者队列将接受最多五次瘤内注射cobomarsen,注射周期最长15天,随后额外随访20天,起始剂量为最大可递送瘤内剂量。后续队列中剂量可能降低,以确定最小药效学活性剂量。* B-F部分:研究这些部分的患者将诊断为MF(B和C部分)、CLL(D部分)、DLBCL(E部分)或ATLL(F部分)。所有患者将在第1、3和5天接受皮下或静脉注射cobomarsen(仅MF患者可结合全身和瘤内给药),并将继续按每周计划给药,直至患者不耐受、出现临床显著副作用、疾病进展或试验终止。给药剂量不会超过基于该药物所有先前治疗经验预测的安全剂量水平。

B部分患者在接受cobomarsen治疗期间,可继续接受针对其疾病的稳定背景治疗,而C-F部分的患者则将仅接受cobomarsen治疗。

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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