TPM方案(沙利度胺、泼尼松和甲氨蝶呤)治疗LGLL

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦TPM方案(沙利度胺、泼尼松和甲氨蝶呤)治疗T-LGL白血病及CLPD-NK的前瞻性多中心临床试验

Institute of Hematology & Blood Diseases Hospital, ChinaInstitute of Hematology & Blood Diseases Hospital, China
clinicaltrials
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其他预测T-LGL LeukemiaClpd-Nk
TPM Regimen (Thalidomide, Prednisone and Methotrexate) in LGLL

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

TPM方案(沙利度胺、泼尼松和甲氨蝶呤)治疗LGLL

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦TPM方案(沙利度胺、泼尼松和甲氨蝶呤)治疗T-LGL白血病及CLPD-NK的前瞻性多中心临床试验。源站描述指出LGLL因细胞毒性T淋巴细胞持续活化而以免疫抑制治疗为一线方案,既往研究显示一线口服免疫抑制剂总缓解率21%至85%(中位50%),甲氨蝶呤完全缓解率仅21%,环孢素A完全缓解率低于5%,泼尼松等糖皮质激素证据不足但可减轻RA相关炎症并提升粒细胞水平。研究者设计的TPM方案预试验中18/20(90%)患者获缓解,含80%完全缓解。数据可用于评估该方案疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:T-LGL白血病、CLPD-NK。由于LGLL具有持续活化的细胞毒性T淋巴细胞,免疫抑制治疗是T-LGLL和CLPD-NK的标准一线治疗。既往研究显示,一线口服免疫抑制剂的总缓解率(ORR)范围为21%至85%(中位数:50%)。甲氨蝶呤和环孢素A均为LGLL的一线治疗选择,但甲氨蝶呤的完全缓解(CR)率仅为21%,而CsA的CR率低于5%。泼尼松及其他糖皮质激素治疗LGLL的证据不足,但可减轻RA相关炎症并提高粒细胞水平。TPM方案由研究者设计。一项初步前瞻性观察显示,18/20(90%)的患者获得缓解,包括80%的CR。本研究是一项前瞻性多中心临床试验,旨在评估T

【主题与分类】

主题标签:T-LGL Leukemia、Clpd-Nk。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04453345

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    • 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

条件:T-LGL白血病、CLPD-NK。由于LGLL具有持续活化的细胞毒性T淋巴细胞,免疫抑制治疗是T-LGLL和CLPD-NK的标准一线治疗。既往研究显示,一线口服免疫抑制剂的总体缓解率(ORR)范围为21%至85%(中位数:50%)。甲氨蝶呤和环孢素A均为LGLL的一线治疗选择,但甲氨蝶呤的完全缓解(CR)率仅为21%,而CsA的CR率低于5%。泼尼松及其他糖皮质激素治疗LGLL的证据尚不充分,但其可减轻RA相关炎症并提高粒细胞水平。TPM方案由研究者设计。一项初步前瞻性观察显示,18/20(90%)例患者获得缓解,其中80%为CR。本研究是一项前瞻性多中心临床试验,旨在评估TPM方案治疗有症状LGLL的疗效。符合条件的患者选择初始治疗方案:沙利度胺50-100mg每晚一次+泼尼松0.5-1mg/kg隔日一次+甲氨蝶呤10mg/m2/周。四个月为一个疗程。

如果有反应,将给予最多三个疗程,沙利度胺维持治疗将持续一年。

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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