评估接受口服ABBV-525片剂的成人B细胞恶性肿瘤受试者不良事件与疾病活动变化的研究

研究旨在评估ABBV-525单药治疗的安全性、耐受性、药代动力学及初步疗效,计划在全球多个中心入组约150名成人受试者,分为剂量递增和剂量优化两部分

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clinicaltrials
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其他分类Diffuse Large B-Cell LymphomaChronic Lymphocytic LeukemiaB Cell MalignanciesNon-Hodgkin's Lymphoma
Study to Evaluate Adverse Events and Change in Disease Activity in Adult Participants With B-Cell Malignancies Receiving Oral ABBV-525 Tablets

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估接受口服ABBV-525片剂的成人B细胞恶性肿瘤受试者不良事件与疾病活动变化的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于B细胞恶性肿瘤成人受试者接受口服ABBV-525片剂的研究,覆盖Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Chronic Lymphocytic Leukemia、B Cell Malignancies、Non-Hodgkin's Lymphoma等病种。研究旨在评估ABBV-525单药治疗的安全性、耐受性、药代动力学及初步疗效,计划在全球多个中心入组约150名成人受试者,分为剂量递增和剂量优化两部分。数据可用于肿瘤学安全性监测、剂量探索及疗效预测等分析场景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Chronic Lymphocytic Leukemia、B Cell Malignancies、Non-Hodgkin's Lymphoma。B细胞恶性肿瘤是一组B淋巴细胞癌症,B淋巴细胞是一种负责抵抗感染的白细胞。本研究的目的是评估ABBV-525作为单药治疗的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。ABBV-525是一种正在开发用于治疗B细胞恶性肿瘤的研究性药物。研究医生将受试者分配到称为治疗臂的组中。受试者将接受不同剂量的ABBV-525。大约150名成人受试者将在全球多个中心入组。在第1部分(剂量递增)中,受试者将接受递增的口服剂量ABBV-525。在第2部分(剂量优化)中,受试者将接受两种口服剂量之一的ABBV-525,直至推荐的第2阶段剂量。

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Chronic Lymphocytic Leukemia、B Cell Malignancies、Non-Hodgkin's Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05618028

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    • 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。

数据说明

疾病:弥漫性大B细胞淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、B细胞恶性肿瘤、非霍奇金淋巴瘤。B细胞恶性肿瘤是一组B淋巴细胞癌症,B淋巴细胞是一种负责抵抗感染的白细胞。本研究的目的是评估ABBV-525作为单药治疗的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。ABBV-525是一种正在开发用于治疗B细胞恶性肿瘤的研究性药物。研究医生将参与者分为称为治疗组的小组。参与者将接受不同剂量的ABBV-525。该研究将在全球多个研究中心招募约150名成年参与者。在第1部分(剂量递增)中,参与者将接受递增的口服ABBV-525剂量。在第2部分(剂量优化)中,参与者将接受两种口服ABBV-525剂量中的一种,直至确定推荐的2期剂量(RP2D)。在第3部分(剂量扩展)中,参与者将接受RP2D口服剂量的ABBV-525。研究预计持续时间长达64个月。与参与者的标准治疗相比,本试验中参与者的治疗负担可能更高。

参与者在研究期间需定期前往医院或诊所进行访问,并可能需要频繁接受医学评估、血液检测和扫描。

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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