Ruxolitinib联合CPX-351治疗晚期骨髓增殖性肿瘤的疗效测试
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Ruxolitinib与CPX-351联合治疗晚期骨髓增殖性肿瘤的临床试验

基本信息
资源简介
Ruxolitinib联合CPX-351治疗晚期骨髓增殖性肿瘤的疗效测试
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Ruxolitinib与CPX-351联合治疗晚期骨髓增殖性肿瘤的临床试验。覆盖疾病包括Essential Thrombocythemia、Myelofibrosis、Myeloproliferative Neoplasm、Polycythemia Vera及Secondary Acute Myeloid Leukemia。研究分为I期和II期,I期主要确定Ruxolitinib联合脂质体包裹的柔红霉素-阿糖胞苷(CPX-351)的最大耐受剂量,并评估安全性与耐受性;II期评估客观缓解率、生存结局及接受移植的患者比例。探索性目标包括评估缓解率。该数据可用于分析联合疗法的疗效与安。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Essential Thrombocythemia、Myelofibrosis、Myeloproliferative Neoplasm、Polycythemia Vera、Secondary Acute Myeloid Leukemia。主要目标:I. 确定Ruxolitinib与脂质体包裹的柔红霉素-阿糖胞苷(CPX-351)联合使用的最大耐受剂量(MTD)。(I期)II. 评估在骨髓增殖性肿瘤(MPN)后加速期(AP)/急变期(BP)参与者中,接受Ruxolitinib与CPX-351联合治疗后的客观缓解率(根据2012年MPN-BP标准)。(II期)次要目标:I. 评估Ruxolitinib与CPX-351联合使用的安全性和耐受性。(I期)II. 评估与Ruxolitinib联合CPX-351相关的生存结局和接受移植的患者比例。(II期)探索性目标:I. 评估参与者中的缓解率
【主题与分类】
主题标签:Essential Thrombocythemia、Myelofibrosis、Myeloproliferative Neoplasm、Polycythemia Vera、Secondary 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/NCT03878199
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:原发性血小板增多症、骨髓纤维化、骨髓增殖性肿瘤、真性红细胞增多症、继发性急性髓系白血病。主要目标:I. 确定鲁索替尼与脂质体包裹的柔红霉素-阿糖胞苷(CPX-351)联合用药的最大耐受剂量(MTD)。(I期)II. 评估骨髓增殖性肿瘤(MPN)加速期(AP)/急变期(BP)患者在接受鲁索替尼与CPX-351联合治疗后的客观缓解率(依据2012年MPN-BP标准)。(II期)次要目标:I. 评估鲁索替尼与CPX-351联合用药的安全性和耐受性。(I期)II. 评估与鲁索替尼联合CPX-351相关的生存结局及接受移植的患者比例。(II期)探索性目标:I. 使用欧洲白血病网(ELN)标准评估MPN-AP/BP患者的缓解率。II. 评估接受治疗的患者中微小残留病的比例。(II期)方案概要:这是一项鲁索替尼的I期剂量递增研究,随后进行II期研究。
诱导治疗:患者在第1、3、5天接受CPX-351静脉注射(IV),输注时间超过90分钟,并在第1周期的第6-28天口服鲁索替尼(PO),每日两次(BID)。再诱导治疗:有明显残留疾病的患者,可根据治疗医师的判断,在第2周期的第1、3天接受CPX-351静脉注射,并在第4-28天口服鲁索替尼,每日两次。经过2个周期治疗(诱导和再诱导)后仍有持续疾病的患者,将接受挽救性化疗。巩固治疗:骨髓中原始细胞≤5%的患者,在第1、3天接受CPX-351静脉注射,并在第4-28天口服鲁索替尼,每日两次。在无疾病进展或不可接受毒性且血细胞计数部分恢复的情况下,治疗每28天重复一次,最多2个周期。维持治疗:成功完成巩固治疗、骨髓中原始细胞持续≤5%且未接受异基因干细胞移植(SCT)的患者,接受鲁索替尼
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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