Tipifarnib 治疗慢性粒单核细胞白血病、其他 MDS/MPN 及急性髓系白血病的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于 Tipifarnib 的 2 期临床研究,覆盖慢性粒单核细胞白血病、其他骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤(MDS/MPN)以及急性髓系白血病(AML)受试者

Kura Oncology, Inc.Kura Oncology, Inc.
clinicaltrials
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基因组预测Leukemia, Myelomonocytic, Chronic
Tipifarnib in Subjects With Chronic Myelomonocytic Leukemia, Other MDS/MPN, and Acute Myeloid Leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Tipifarnib 治疗慢性粒单核细胞白血病、其他 MDS/MPN 及急性髓系白血病的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于 Tipifarnib 的 2 期临床研究,覆盖慢性粒单核细胞白血病、其他骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤(MDS/MPN)以及急性髓系白血病(AML)受试者。研究以 ORR 评估抗肿瘤活性,并按骨髓中 CXCR4 与 CXCR2 表达比值高低分组,纳入 KRAS、NRAS 野生型患者。可用于分析药物疗效与基因表达特征的关系,支持肿瘤学与血液肿瘤方向的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性粒单核细胞白血病。这项 2 期研究将评估 tipifarnib 在骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤(MDS/MPN 队列)和急性髓系白血病(AML 队列)受试者中以 ORR 表示的抗肿瘤活性。对于 MDS/MPN 队列,本研究将评估 tipifarnib 在 MDS/MPN(包括 CMML)受试者中以 ORR 表示的抗肿瘤活性,这些受试者骨髓中 CXCR4 与 CXCR2 表达比值(CXCR4/2 比值)高,以及那些 CXCR4/2 比值低的受试者。对于 AML 队列,本研究将评估 tipifarnib 在 AML 受试者中以 ORR 表示的抗肿瘤活性,这些受试者骨髓中 CXCR4 与 CXCR2 表达比值(CXCR4/2 比值)高,以及那些 CXCR4/2 比值低的受试者。入组本研究的受试者将包括 KRAS、NRAS 野生型状态的患者。1. 具有高 C 的 MDS/MPN 受试者

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Myelomonocytic, Chronic。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02807272

下载信息

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数据说明

疾病:慢性粒-单核细胞白血病。这项2期研究将探讨tipifarnib在骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤(MDS/MPN队列)和急性髓系白血病(AML队列)受试者中按ORR评估的抗肿瘤活性。对于MDS/MPN队列,本研究将评估tipifarnib在骨髓中CXCR4与CXCR2表达比值(CXCR4/2比值)高的MDS/MPN受试者(包括CMML)以及CXCR4/2比值低的受试者中按ORR评估的抗肿瘤活性。对于AML队列,本研究将评估tipifarnib在骨髓中CXCR4与CXCR2表达比值(CXCR4/2比值)高的AML受试者以及CXCR4/2比值低的受试者中按ORR评估的抗肿瘤活性。入组本研究的受试者将包括KRAS、NRAS野生型状态的患者。1. CXCR4/2比值高的MDS/MPN受试者 2. CXCR4/2比值低的MDS/MPN受试者 3. CXCR4/2比值高的AML受试者 4. CXCR4/2比值低的AML受试者

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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