GI001治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤及B细胞急性淋巴细胞白血病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于GI001治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(R/R B-NHL)及B细胞急性淋巴细胞白血病(R/R B-ALL)的开放标签、多队列、研究者发起试验(IIT)

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clinicaltrials
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其他分类B-Cell Non-Hodgkin LymphomaB-Cell Acute Lymphoblastic Leukemia
Study of GI001 in Relapsed or Refractory B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma and B-Cell Acute Lymphoblastic Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

GI001治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤及B细胞急性淋巴细胞白血病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于GI001治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(R/R B-NHL)及B细胞急性淋巴细胞白血病(R/R B-ALL)的开放标签、多队列、研究者发起试验(IIT)。研究评估GI001在成人患者中的安全性、耐受性和初步疗效,分为剂量递增阶段和可能的剂量扩展阶段。剂量递增阶段评估四个剂量水平,队列1和2采用加速滴定设计,队列3和4采用标准“3+3”递增规则。数据可用于血液肿瘤治疗领域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):条件:B细胞非霍奇金淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病。这是一项开放标签、多队列、研究者发起的试验(IIT),旨在评估GI001在复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(R/R B-NHL)和复发或难治性B细胞急性淋巴细胞白血病(R/R B-ALL)成人患者中的安全性、耐受性和初步疗效。研究分为剂量递增阶段和可能的剂量扩展阶段。剂量递增阶段 剂量递增阶段评估四个剂量水平:1 x 10E8 TU、4 x 10E8 TU、1.2 x 10E9 TU和2.4 x 10E9 TU。 队列1和2采用加速滴定设计,初始每队列入组1名受试者。 如果发生剂量限制性毒性(DLT)、≥2级非血液学毒性(发生≥2次)或过度CAR-T扩增的证据,则该队列转为标准“3+3”设计。 队列3和4根据DLT的发生情况遵循标准“3+3”递增规则。

【主题与分类】

主题标签:B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、B-Cell Acute Lymphoblastic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07862010

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:B细胞非霍奇金淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病。这是一项开放标签、多队列、研究者发起的试验(IIT),旨在评估GI001在复发/难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(R/R B-NHL)和复发/难治性B细胞急性淋巴细胞白血病(R/R B-ALL)成人患者中的安全性、耐受性和初步疗效。研究分为剂量递增阶段和可能的剂量扩展阶段。剂量递增阶段 * 剂量递增阶段评估四个剂量水平:1 x 10E8 TU、4 x 10E8 TU、1.2 x 10E9 TU和2.4 x 10E9 TU。 * 队列1和队列2采用加速滴定设计,初始每队列入组1例受试者。 * 如果发生剂量限制性毒性(DLT)、≥2级非血液学毒性(发生≥2次)或过度的CAR-T扩增证据,则该队列转为标准“3+3”设计。 * 队列3和队列4根据28天观察期内DLT的发生情况,遵循标准“3+3”递增规则。 * 安全审查委员会(SRC)将评估安全性数据,以确定剂量递增、最大耐受剂量(MTD)和推荐扩展剂量(RDE)。

剂量扩展阶段 * 如适用,将从剂量递增阶段中选择1至2个剂量水平作为RDE。 * 将额外入组约12至18名受试者,以进一步评估安全性、有效性、药代动力学(PK)和药效动力学(PD)。 研究程序 * 筛选与基线:符合条件的受试者接受筛选(第-30天至第-3天)和基线评估(第-2天至第-1天),以确认资格并建立基线状态。 * 治疗给药:受试者可在输注前15至30分钟接受预给药(如异丙嗪或苯海拉明)。GI001于第0天通过单次静脉输注给药(持续时间最长2小时)。 * 观察期:受试者将在输注后住院至少14天,以进行密切的安全性监测。DLT观察期为28天(第1天至第28天)。 * 随访:短期随访持续至第90天,随后每3

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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