ADCT-402治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于ADCT-402治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)的临床研究

基本信息
资源简介
ADCT-402治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于ADCT-402治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)的临床研究。覆盖病种包括非霍奇金淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、弥漫大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、边缘区淋巴瘤及Waldenstrom巨球蛋白血症。ADCT-402是一种靶向CD19的抗体药物偶联物,由人源化抗体经缬氨酸-丙氨酸可裂解马来酰亚胺连接子与吡咯并苯二氮卓二聚体细胞毒素偶联而成。研究分两部分:第一部分为剂量递增,直至确定最大耐受剂量;第二部分为扩展,受试者接受推荐剂量。可用于肿瘤治疗相关分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非霍奇金淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、淋巴瘤,大B细胞,弥漫性、淋巴瘤,滤泡性、淋巴瘤,套细胞、淋巴瘤,边缘区、Waldenstrom巨球蛋白血症。研究ADCT-402-101是首个在B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)受试者中开展的ADCT-402临床研究。ADCT-402是一种抗体药物偶联物(ADC),由针对人分化簇19(CD19)的人源化抗体组成,通过缬氨酸-丙氨酸可裂解马来酰亚胺连接子随机偶联至吡咯并苯二氮卓(PBD)二聚体细胞毒素。该研究将分2部分进行。在第1部分(剂量递增)中,受试者将接受递增剂量的ADCT-402输注。第1部分将持续至确定最大耐受剂量。在第2部分(扩展)中,受试者将被分配至推荐剂量水平及方
【主题与分类】
主题标签:Non-Hodgkin Lymphoma、Burkitt's Lymphoma、Chronic Lymphocytic Leukemia、Lymphoma, Large B-Cell, Diffuse、Lymphoma, Follicular、Lymphoma, Mantle-Cell、Lymphoma, Marginal Zone、Waldenstrom Macroglobulinemia、Primary Mediastinal B-cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02669017
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02669017
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:非霍奇金淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、弥漫性大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、边缘区淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症。研究ADCT-402-101是首个针对B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)受试者使用ADCT-402的临床研究。ADCT-402是一种抗体药物偶联物(ADC),由针对人分化簇19(CD19)的人源化抗体组成,通过缬氨酸-丙氨酸可裂解的马来酰亚胺连接子随机偶联至吡咯并苯并二氮杂卓(PBD)二聚体细胞毒素。该研究将分为两部分进行。在第1部分(剂量递增)中,受试者将接受递增剂量的ADCT-402输注。第1部分将持续进行,直至确定最大耐受剂量。在第2部分(扩展)中,受试者将被分配至由剂量递增指导委员会在第1部分中确定的ADCT-402推荐剂量水平和方案。
对于每位参与者,本研究将包括筛选期(最长28天)、治疗期(直至退出)以及随访期,随访期旨在评估疾病进展和生存情况,持续至研究药物末次给药后最长12个月。研究的总持续时间将取决于参与者对研究药物的整体耐受性和治疗反应。预计整个研究(第1部分和第2部分)从首例参与者接受治疗到末例参与者完成,大约需要3年时间。
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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