RP7214联合阿扎胞苷治疗骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病和急性髓系白血病的安全性、药代动力学和临床活性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于RP7214联合阿扎胞苷治疗骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病和急性髓系白血病的多中心、开放标签、非随机、两部分I/Ib期研究

Rhizen Pharmaceuticals SARhizen Pharmaceuticals SA
clinicaltrials
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其他Myelodysplastic SyndromesChronic Myelomonocytic LeukemiaAcute Myeloid Leukemia
Study to Evaluate the Safety, Pharmacokinetics and Clinical Activity of RP7214 in Combination With Azacitidine in Patients With Myelodysplastic Syndrome, Chronic Myelomonocytic Leukemia and Acute Myeloid Leukemia

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

RP7214联合阿扎胞苷治疗骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病和急性髓系白血病的安全性、药代动力学和临床活性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于RP7214联合阿扎胞苷治疗骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病和急性髓系白血病的多中心、开放标签、非随机、两部分I/Ib期研究。第一部分为3+3剂量递增研究,旨在确定RP7214与阿扎胞苷联合用药在AML、MDS和CMML患者中的MTD/RP2D;第二部分为剂量扩展研究,评估该联合方案在AML中的临床活性和安全性。数据可用于了解该联合方案的安全性、药代动力学特征及初步疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病、急性髓系白血病。这是一项多中心、开放标签、非随机、两部分的I/Ib期研究,评估RP7214联合阿扎胞苷在AML、MDS和CMML患者中的效果。第一部分是3+3剂量递增研究,旨在确定RP7214和阿扎胞苷联合用药在AML、MDS和CMML患者中的MTD/RP2D。第二部分是剂量扩展研究,评估RP7214和阿扎胞苷联合用药在AML中的临床活性和安全性。

【主题与分类】

主题标签:Myelodysplastic Syndromes、Chronic Myelomonocytic Leukemia、Acute Myeloid Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05246384

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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。

数据说明

Conditions: Myelodysplastic Syndromes, Chronic Myelomonocytic Leukemia, Acute Myeloid Leukemia. This is a multi-center, open-label, non-randomized, two-part Phase I/Ib study of RP7214 in combination with azacitidine in patients with AML, MDS and CMML. Part I is a 3+3 dose-escalation study to identify the MTD/RP2D of RP7214 and azacitidine combination in patients with AML, MDS, and CMML. Part II is a dose-expansion study to evaluate the clinical activity and safety of RP7214 and azacitidine combination in AML.

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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