评估口服ABBV-101在成人B细胞恶性肿瘤中的不良事件、疾病活动变化及体内过程的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于成人复发或难治性非霍奇金淋巴瘤等B细胞恶性肿瘤,评估口服研究药物ABBV-101的安全性、药代动力学及初步疗效

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蛋白质预测Hematologic Cancer
Study to Evaluate Adverse Events, Change in Disease Activity, and How Oral ABBV-101 Moves Through the Body in Adult Participants With B-Cell Malignancies

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估口服ABBV-101在成人B细胞恶性肿瘤中的不良事件、疾病活动变化及体内过程的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于成人复发或难治性非霍奇金淋巴瘤等B细胞恶性肿瘤,评估口服研究药物ABBV-101的安全性、药代动力学及初步疗效。覆盖慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、边缘区淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症及转化型惰性非霍奇金淋巴瘤等亚型。研究包含剂量递增阶段以确定最大给药剂量或最大耐受剂量,并记录不良事件。可用于药物安全性监测、剂量探索及疗效预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血液系统癌症。非霍奇金淋巴瘤(NHL)是一种由正常B和T淋巴细胞(白细胞)转化而来的癌症。本研究的目的是评估ABBV-101在成人复发或难治性(R/R)非霍奇金淋巴瘤参与者中的安全性、药代动力学和初步疗效:慢性淋巴细胞白血病(CLL)、小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)、弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、非生发中心B细胞(GCB)DLBCL、套细胞淋巴瘤(MCL)、滤泡性淋巴瘤(FL)、边缘区淋巴瘤(MZL)、华氏巨球蛋白血症(WM)或转化型惰性NHL。将评估不良事件。ABBV-101是一种正在开发用于治疗NHL的研究性药物。本研究将包括剂量递增阶段,以确定ABBV-101的最大给药剂量(MAD)/最大耐受剂量(MTD)。剂量递增

【主题与分类】

主题标签:Hematologic Cancer。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05753501

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    • 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

条件:血液系统恶性肿瘤。非霍奇金淋巴瘤(NHL)是一种起源于正常B和T淋巴细胞(白细胞)转化的癌症。本研究的目的是评估ABBV-101在复发或难治性(R/R)非霍奇金淋巴瘤成人受试者中的安全性、药代动力学和初步疗效:慢性淋巴细胞白血病(CLL)、小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、非生发中心B细胞(GCB)DLBCL、套细胞淋巴瘤(MCL)、滤泡性淋巴瘤(FL)、边缘区淋巴瘤(MZL)、华氏巨球蛋白血症(WM)或转化的惰性NHL。将评估不良事件。ABBV-101是一种正在开发用于治疗NHL的研究性药物。本研究将包括剂量递增阶段,以确定ABBV-101的最大给药剂量(MAD)/最大耐受剂量(MTD)。随后将进行剂量扩展第2A部分,以进一步确定接受ABBV-101单药治疗的一线治疗(1L[仅非美国])、二线或更晚治疗(2L)+ CLL/SLL或三线或更晚治疗(3L+)非GCB DLBCL受试者的安全性和疾病活动度变化。

剂量扩展第2B部分(仅限美国以外)将随后进行,以确定接受ABBV-101联合口服维奈克拉治疗的1L或2L+ CLL/SLL参与者的安全性和疾病活动变化。本研究将在全球多个中心入组约390名患有多种NHL亚型的成年参与者。在研究的剂量递增阶段,参与者将接受递增口服剂量的ABBV-101,直至确定MAD/MTD,该阶段为约100个月研究周期的一部分。在研究的剂量扩展阶段,参与者接受口服ABBV-101单药治疗或接受在剂量递增阶段确定的剂量水平的口服ABBV-101联合口服维奈克拉治疗,该阶段为约100个月研究周期的一部分。与标准治疗相比,本试验中的参与者可能承受更高的治疗负担。

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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