Tagraxofusp联合低强度化疗治疗CD123阳性复发或难治性急性淋巴细胞白血病或淋巴母细胞淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tagraxofusp联合低强度化疗治疗CD123阳性复发或难治性急性淋巴细胞白血病或淋巴母细胞淋巴瘤

基本信息
资源简介
Tagraxofusp联合低强度化疗治疗CD123阳性复发或难治性急性淋巴细胞白血病或淋巴母细胞淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tagraxofusp联合低强度化疗治疗CD123阳性复发或难治性急性淋巴细胞白血病或淋巴母细胞淋巴瘤。覆盖复发或难治的成人淋巴母细胞淋巴瘤、B细胞及T细胞急性淋巴细胞白血病等亚型。主要目标为评估3个周期内总体缓解率(CR+CRi),次要目标包括CR率、MRD阴性、DOR、RFS、OS、接受allo-SCT比例及安全性,探索性目标涉及治疗前后CD123表达水平及其相关性。可用于疗效预测与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发成人淋巴母细胞淋巴瘤、复发B急性淋巴细胞白血病、复发T急性淋巴细胞白血病、难治B急性淋巴细胞白血病、难治淋巴母细胞淋巴瘤、难治T急性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 评估该方案在3个周期内的总体缓解率(完全缓解[CR]+计数恢复不完全的CR[CRi])。次要目标:I. 评估其他临床疗效终点(CR率、微小残留病[MRD]阴性、缓解持续时间[DOR]、无复发生存期[RFS]、总生存期[OS])。II. 确定接受异基因干细胞移植(allo-SCT)的患者比例。III. 确定联合方案的安全性。探索性目标:I. 确定治疗前和治疗后CD123表达水平。II. 将基线CD123表达
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Adult Lymphoblastic Lymphoma、Recurrent B Acute Lymphoblastic Leukemia、Recurrent T Acute Lymphoblastic Leukemia、Refractory Lymphoblastic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05032183
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:复发性成人淋巴母细胞淋巴瘤、复发性B型急性淋巴细胞白血病、复发性T型急性淋巴细胞白血病、难治性B型急性淋巴细胞白血病、难治性淋巴母细胞淋巴瘤、难治性T型急性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 评估该方案在3个周期内的总体缓解率(完全缓解[CR] + 计数恢复不完全的CR[CRi])。次要目标:I. 评估其他临床疗效终点(CR率、微小残留病[MRD]阴性、缓解持续时间[DOR]、无复发生存期[RFS]、总生存期[OS])。II. 确定接受异基因干细胞移植(allo-SCT)的患者比例。III. 确定联合方案的安全性。探索性目标:I. 确定治疗前后CD123表达水平。II. 将基线CD123表达与缓解率和缓解持续时间相关联。III. 使用飞行时间流式细胞术(CyTOF)评估凋亡蛋白表达的变化及细胞信号通路的改变。IV.
确定基线基因表达谱,以识别ALL亚型,并与临床结局及对单药tagraxofusp-erzs(tagraxofusp)的反应相关联。大纲:TAGRAXOFUSP与化疗阶段:第1周期:患者在第1-5天接受tagraxofusp-erzs静脉注射(IV),输注时间超过15分钟。第2和第4周期:患者在第1-3天接受tagraxofusp-erzs IV,输注时间超过15分钟;第4-6天接受环磷酰胺IV,输注时间超过3小时,每日两次(BID),以及美司钠IV;第4天和第15天接受长春新碱IV,输注时间超过15分钟;第4-7天和第14-17天接受地塞米松IV,输注时间超过30分钟或口服(PO);第5天接受甲氨蝶呤鞘内注射(IT);第8天接受非格司亭-sndz皮下注射(SC)或聚乙二醇非格司亭SC;第10天接受阿糖胞苷IT。患者可在第4天和第14天接受利妥昔单抗IV,输注时间超过4-6小时。第3和第5周期:患者在第1-3天接受tagraxofusp-erzs IV,输注时间超过15分钟;第4天接受甲氨蝶呤IV,输注时间超过24小时;第5-6天接受阿糖胞苷IV,输注时间超过3小时,BID;第6天接受非格司亭-sndz SC或聚乙二醇非格司亭SC;第11天接受甲氨蝶呤IT和阿糖胞苷IT。患者可接受利妥昔单抗IV,输注时间超过
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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