抗癌药物Tovorafenib联合Rituximab治疗毛细胞白血病试验
覆盖复发或难治性经典型毛细胞白血病以及未经治疗的经典型毛细胞白血病患者。主要目标包括评估联合治疗的安全性和耐受性,以及确定微小残留病阴性完全缓解率;次要目标包括观察抗肿瘤活性、总体缓解率等

基本信息
资源简介
抗癌药物Tovorafenib联合Rituximab治疗毛细胞白血病试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于抗癌药物Tovorafenib(DAY101)联合Rituximab治疗毛细胞白血病(Hairy Cell Leukemia)的临床试验。覆盖复发或难治性经典型毛细胞白血病以及未经治疗的经典型毛细胞白血病患者。主要目标包括评估联合治疗的安全性和耐受性,以及确定微小残留病阴性完全缓解率;次要目标包括观察抗肿瘤活性、总体缓解率等。可用于了解该联合方案在毛细胞白血病中的研究设计、疗效与安全性评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:毛细胞白血病、复发性毛细胞白血病、难治性毛细胞白血病。主要目标:I. 评估tovorafenib(DAY101)联合rituximab治疗在复发或难治性经典型毛细胞白血病(cHCL)患者中的安全性和耐受性。(复发/难治性经典型毛细胞白血病)II. 确定在未经治疗的cHCL中,完成tovorafenib(DAY101)联合rituximab治疗与克拉屈滨联合rituximab治疗相比的微小残留病阴性完全缓解(MRD[-] CR)率。(一线经典型毛细胞白血病)次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。(复发/难治性经典型毛细胞白血病)II. 确定完成tovorafenib(DAY101)联合rituximab治疗后的总体缓解率(ORR)和微小残留病阴性完全缓解(MRD[-] CR)率
【主题与分类】
主题标签:Hairy Cell Leukemia、Recurrent Hairy Cell Leukemia、Refractory Hairy Cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06965114
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06965114
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:毛细胞白血病、复发性毛细胞白血病、难治性毛细胞白血病。主要目标:I. 评估tovorafenib(DAY101)联合利妥昔单抗治疗复发或难治性经典型毛细胞白血病(cHCL)患者的安全性和耐受性。(复发/难治性经典型毛细胞白血病)II. 确定未经治疗的cHCL患者在完成tovorafenib(DAY101)联合利妥昔单抗治疗与克拉屈滨联合利妥昔单抗治疗后的微小残留病灶阴性完全缓解(MRD[-]CR)率。(一线经典型毛细胞白血病)次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。(复发/难治性经典型毛细胞白血病)II. 确定复发或难治性cHCL患者完成tovorafenib(DAY101)联合利妥昔单抗治疗后的总缓解率(ORR)和微小残留病灶阴性完全缓解(MRD[-]CR)率。(复发/难治性经典型毛细胞白血病)III. 确定复发或难治性cHCL患者完成tovorafenib(DAY101)联合利妥昔单抗治疗后的完全缓解(CR)率。(复发/难治性经典型毛细胞白血病)IV.
估计复发或难治性cHCL患者在接受tovorafenib(DAY101)和利妥昔单抗治疗后的无进展生存期和总生存期。(复发/难治性经典型毛细胞白血病)V. 确定tovorafenib(DAY101)联合利妥昔单抗治疗后持久完全缓解(CR)率,其中持久CR定义为达到CR且在完成治疗后12个月时未出现复发。(初治经典型毛细胞白血病)VI. 确定tovorafenib(DAY101)联合利妥昔单抗的安全性。(初治经典型毛细胞白血病)VII. 通过全外显子组测序(WES)和核糖核酸测序(RNAseq)确定cHCL在复发时的克隆演变。(初治经典型毛细胞白血病)探索性目标:I. 评估治疗前后丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)活化状态
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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