STI571治疗特发性高嗜酸性粒细胞综合征与嗜酸性粒细胞白血病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于STI571(Glivec)治疗高嗜酸性粒细胞综合征(HES)及嗜酸性粒细胞白血病(CEL)的临床研究信息

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其他预测Hypereosinophilic SyndromeChronic Eosinophilic Leukemia (CEL)Myeloproliferative Disorders
Study of STI571 in the Treatment of Patients With Idiopathic Hypereosinophilic Syndrome (HES) and Eosinophilic Leukemias

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

STI571治疗特发性高嗜酸性粒细胞综合征与嗜酸性粒细胞白血病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于STI571(Glivec)治疗高嗜酸性粒细胞综合征(HES)及嗜酸性粒细胞白血病(CEL)的临床研究信息。覆盖特发性高嗜酸性粒细胞综合征、家族性高嗜酸性粒细胞增多症及慢性嗜酸性粒细胞白血病等疾病,涉及外周血嗜酸性粒细胞增多及器官受累等临床特征。数据可用于了解该研究的入组条件与疾病定义,支持对相关疾病治疗研究的检索与参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:高嗜酸性粒细胞综合征、慢性嗜酸性粒细胞白血病(CEL)、骨髓增殖性疾病。本研究旨在评估STI571(Glivec®,诺华制药)在HES患者中的临床抗增殖活性,HES定义为:1. 特发性高嗜酸性粒细胞综合征(继发性HES),定义为外周血嗜酸性粒细胞增多大于1,500个细胞/µL持续超过6个月,无其他明显嗜酸性粒细胞增多病因,伴或不伴器官受累的体征和症状,无论骨髓细胞上是否表达任何伊马替尼靶点(c-Kit受体、PDGFR、bcr-abl受体)。2. 家族性高嗜酸性粒细胞增多症,定义为外周血嗜酸性粒细胞增多大于1,500个细胞/µL持续超过6个月,无其他明显嗜酸性粒细胞增多病因,且有器官受累的体征和症状,无论表达

【主题与分类】

主题标签:Hypereosinophilic Syndrome、Chronic Eosinophilic Leukemia (CEL)、Myeloproliferative Disorders。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00276926

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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:高嗜酸性粒细胞综合征、慢性嗜酸性粒细胞白血病(CEL)、骨髓增殖性疾病。本研究的目的是评估STI571(格列卫®,诺华制药)在HES患者中的临床抗增殖活性,HES定义如下:1. 特发性高嗜酸性粒细胞综合征(继发性HES),定义为外周血嗜酸性粒细胞增多大于1,500个细胞/µL持续超过6个月,无其他明显的嗜酸性粒细胞增多病因,伴或不伴器官受累的体征和症状,无论骨髓细胞上是否表达任何伊马替尼靶点(c-Kit受体、PDGFR、bcr-abl受体)。2. 家族性高嗜酸性粒细胞增多症,定义为外周血嗜酸性粒细胞增多大于1,500个细胞/µL持续超过6个月,无其他明显的嗜酸性粒细胞增多病因,伴有器官受累的体征和症状,无论骨髓细胞上是否表达任何伊马替尼靶点(c-Kit受体、PDGFR、bcr-abl受体),且患者家族中有已确认或报道的高嗜酸性粒细胞增多症病例。3.

慢性骨髓增殖性疾病,定义为伴有骨髓(BM)中原始细胞(>10%)的慢性嗜酸性白血病(CEL),或不同组织中存在未成熟嗜酸性粒细胞,或侵袭性临床病程,或存在克隆性细胞遗传学异常。4. 伴有嗜酸性粒细胞增多的骨髓增殖性疾病(MPD)、嗜酸性白血病或慢性粒单核细胞白血病[骨髓增殖性疾病/骨髓增生异常综合征(MPD/MDS)],具有以下证据:* 通过细胞遗传学或荧光原位杂交(FISH)分析检测到t(5;12)(q33;p13),或* 通过逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)检测到ETV6/TEL-PDGFRB融合转录本,或* 通过其他易位及额外伙伴基因(H4、HIP1、CEV14和Rab5)评估或怀疑PDGFRB破坏,5,或* 通过点突变证实血小板衍生生长因子受体β(PDGFRB)基因组成性激活的MPD/MDS 6

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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