口服LP-118治疗复发或难治性CLL、SLL、MDS、MDS/MPN、AML、CMML-2、MPN-BP、ALL、MF、NHL、RT、MM或T-PLL患者的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于LP-118口服给药治疗复发或难治性血液肿瘤的临床研究。研究主要目标为评估安全性与耐受性、确定最大耐受剂量及推荐II期剂量,次要目标为初步评估疗效

基本信息
资源简介
口服LP-118治疗复发或难治性CLL、SLL、MDS、MDS/MPN、AML、CMML-2、MPN-BP、ALL、MF、NHL、RT、MM或T-PLL患者的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于LP-118口服给药治疗复发或难治性血液肿瘤的临床研究。覆盖CLL、SLL、MDS、MDS/MPN、AML、CMML-2、MPN-BP、ALL、MF、NHL、RT、MM及T-PLL等疾病。研究主要目标为评估安全性与耐受性、确定最大耐受剂量及推荐II期剂量,次要目标为初步评估疗效。数据可用于血液肿瘤治疗领域的药物安全性、剂量探索及疗效分析等研究(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、Richter转化、多发性骨髓瘤、T细胞幼淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤。研究的主要目标是评估安全性和耐受性特征,确定最大耐受剂量(MTD)和/或LP-118每日一次(QD)口服单药给药在以下成人受试者中的推荐II期剂量(RP2D):复发/难治性(低肿瘤溶解风险)CLL/SLL(第1a组);复发/难治性MF、CMML-2、MDS/MPN、MDS-BP、MDS;WBC ≤ 25 × 10^9 cells/L的AML(第1b组);复发/难治性NHL、RT、MM、T-PLL(第1c组);复发/难治性ALL(第1d组);复发/难治性(中和高肿瘤溶解风险)CLL/SLL、NHL、RT、T-PLL(第2组);研究的次要目标是评估初步
【主题与分类】
主题标签:Non Hodgkin Lymphoma、Richter Transformation、Multiple Myeloma、T-cell-prolymphocytic Leukemia、Acute Myeloid Leukemia、Acute Lymphocytic Leukemia、Myeodysplastic Syndrome、Myelofibrosis、Chronic Lymphocytic Leukemia、Small Lymphocytic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04771572
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04771572
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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
适应症:非霍奇金淋巴瘤、里氏转化、多发性骨髓瘤、T细胞幼淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤。
本研究的主要目标是评估LP-118每日一次(QD)口服单药在复发/难治性(低肿瘤溶解风险)CLL/SLL(第1a组);复发/难治性MF、CMML-2、MDS/MPN、MDS-BP、MDS;WBC ≤ 25 × 10^9 cells/L的AML(第1b组);复发/难治性NHL、RT、MM、T-PLL(第1c组);复发/难治性ALL(第1d组);复发/难治性(中和高肿瘤溶解风险)CLL/SLL、NHL、RT、T-PLL(第2组)成人受试者中的安全性及耐受性特征,确定最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的2期剂量(RP2D)。本研究的次要目标是评估LP-118在复发/难治性(低肿瘤溶解风险)CLL/SLL(第1a组);复发/难治性MF、CMML-2、MDS/MPN、MDS-BP、MDS;WBC ≤ 25 × 10^9 cells/L的AML(第1b组);复发/难治性NHL、RT、MM、T-PLL(第1c组);复发/难治性ALL(第1d组);复发/难治性(中和高肿瘤溶解
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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