Alisertib (MLN8237) 治疗成人侵袭性非霍奇金淋巴瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 alisertib (MLN8237) 治疗成人侵袭性非霍奇金淋巴瘤的研究

Millennium Pharmaceuticals, Inc.Millennium Pharmaceuticals, Inc.
clinicaltrials
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文本分类Diffuse Large B-cell LymphomaMantle Cell LymphomaBurkitt's Lymphoma
Study of Alisertib (MLN8237) in Adults With Aggressive Non-Hodgkin's Lymphoma

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

Alisertib (MLN8237) 治疗成人侵袭性非霍奇金淋巴瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 alisertib (MLN8237) 治疗成人侵袭性非霍奇金淋巴瘤的研究。研究覆盖弥漫大 B 细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、T 细胞淋巴瘤(排除原发性皮肤 T 细胞淋巴瘤)以及伴 ≥ 50% 弥漫大细胞成分的转化滤泡性淋巴瘤。研究共入组 48 例复发或难治性非霍奇金淋巴瘤患者,按疾病亚型分为五个亚型,受试者接受 alisertib 50 mg BID,第 1 至 7 天给药,并评估抗肿瘤活性。该数据可用于淋巴瘤亚型分类、疗效分析及相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:弥漫大 B 细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、T 细胞淋巴瘤(排除原发性皮肤 T 细胞淋巴瘤)、伴 ≥ 50% 弥漫大细胞成分的转化滤泡性淋巴瘤。本研究中受试的药物称为 alisertib (MLN8237)。alisertib 正被测试用于治疗复发或难治性非霍奇金淋巴瘤 (NHL) 患者。该研究考察了接受 alisertib 的受试者的抗肿瘤活性。该研究入组了 48 例患者。受试者按疾病亚型分为五个亚型:大 B 细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、转化滤泡性淋巴瘤、伯基特淋巴瘤和侵袭性 T 细胞淋巴瘤(注:没有入组前体 B 淋巴母细胞白血病/淋巴瘤的受试者)。受试者接受:• alisertib 50 mg BID,第 1 至 7 天。所有受试者服用 alisertib 胶囊 a

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large B-cell Lymphoma、Mantle Cell Lymphoma、Burkitt's Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00807495

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    • 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。

数据说明

疾病类型:弥漫性大B细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、T细胞淋巴瘤(不包括原发性皮肤T细胞淋巴瘤)、伴有≥50%弥漫性大细胞成分的转化型滤泡性淋巴瘤。本研究中测试的药物称为alisertib(MLN8237)。alisertib正在被测试用于治疗复发或难治性非霍奇金淋巴瘤(NHL)患者。该研究观察了接受alisertib治疗的参与者的抗肿瘤活性。该研究共入组48名患者。参与者按疾病亚型分为五种亚型:大B细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、转化型滤泡性淋巴瘤、伯基特淋巴瘤和侵袭性T细胞淋巴瘤(注:没有入组前体B淋巴母细胞白血病/淋巴瘤的参与者)。参与者接受:• Alisertib 50 mg,每日两次,第1至7天。所有参与者每天约每12小时服用一次alisertib胶囊,连续7天,随后休息14天,构成21天周期。MLN8237以5 mg或25 mg规格的胶囊供应。这项多中心试验在美国进行。

参与本研究的总时间持续至有疾病进展证据或出现不可接受的与治疗相关的毒性为止。如果受试者在24个月后仍能从继续接受alisertib治疗中获益,则需咨询申办方以获得继续治疗的批准。受试者多次前往诊所,每12周进行一次影像学评估。在疾病进展前停止治疗的受试者继续每12周进行诊所访视、化学和血液学实验室检测以及肿瘤评估,直至末次研究药物给药后12个月,以进行随访评估。

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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