HQP1351治疗难治性CML及Ph+ ALL研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于HQP1351单药治疗难治性慢性髓性白血病(CML)及费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病(Ph+ ALL)的临床研究

基本信息
资源简介
HQP1351治疗难治性CML及Ph+ ALL研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于HQP1351单药治疗难治性慢性髓性白血病(CML)及费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病(Ph+ ALL)的临床研究。约40例患者按3:3:2随机分入三个剂量组:30 mg、40 mg、50 mg隔日一次,对应15、15、10例。首个28天周期为剂量限制性毒性观察期,若50 mg组DLT发生率超过20%则终止该组。随机分层涵盖T315I突变型CML-CP/AP、非突变型CML-CP/AP及CML-BP和Ph+ ALL,以确保各亚组在各剂量组中均有代表。数据可用于白血病治疗剂量探索与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白血病、髓系、慢性、髓系白血病、慢性髓系白血病、费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病、B细胞前体急性白血病。约40例患者将按3:3:2比例随机分入三个HQP1351单药剂量组(A组、B组和C组):30 mg隔日一次(QOD)、40 mg QOD和50 mg QOD,A、B、C组分别有15、15和10例患者。首个28天周期被视为剂量限制性毒性(DLT)观察期。若50 mg剂量组在首个治疗周期内DLT发生率超过20%(2例患者),该剂量组将停止。随机化将分层为4组:T315I突变型CML-CP和CML-AP、T315I非突变型CML-CP、T315I非突变型CML-AP,以及CML-BP和Ph+ ALL,以确保各亚组在所有剂量组中均有代表。将采集血样以
【主题与分类】
主题标签:Leukemia, Myeloid, Chronic、Myeloid Leukemia、Chronic Myeloid Leukemia、B Cell Precursor Type Acute Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04260022
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04260022
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- 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
疾病类型:白血病、髓系、慢性、慢性髓系白血病、慢性髓系白血病、费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病、B细胞前体型急性白血病。约40例患者将按3:3:2的比例随机分配至三个HQP1351单药治疗剂量组(A组、B组和C组):30 mg隔日一次(QOD)、40 mg QOD和50 mg QOD,A组、B组和C组分别有15例、15例和10例患者。首个28天周期被视为剂量限制性毒性(DLT)观察期。若50 mg剂量组在首个治疗周期内DLT发生率超过20%(2例患者),该剂量组将停止。随机化将按4个分层组进行:T315I突变型CML-CP和CML-AP、T315I非突变型CML-CP、T315I非突变型CML-AP,以及CML-BP和Ph+ ALL,以确保各亚组在所有剂量组中均有代表。将在指定时间点从每例受试者采集血样,以评估HQP1351的药代动力学(PK)。HQP1351的RP2D将基于对美国患者接受HQP1351治疗的PK、安全性和有效性数据与中国患者数据的综合分析来确定。
合格患者需对至少两种TKI耐药或不耐受,对于携带T315I突变的患者,既往接受的TKI数量不受限制。患者将在28天(1个周期)内每隔一日口服HQP1351。D队列(HQP1351联合blinatumomab)将采用剂量递增和扩展设计,纳入复发/难治性Ph+ BCP ALL或CML-BP患者。患者将按指定剂量每隔一日口服HQP1351,并联合blinatumomab,以42天为周期重复给药。首个42天周期视为DLT观察期。HQP1351的起始剂量为30 mg,每隔一日给药。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




