Orca-T用于急性髓系白血病或骨髓增生异常综合征患者减低强度或非清髓性预处理后的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项多中心、开放标签的2期试验,研究对象为无法接受清髓性(高强度)预处理、适合接受减低强度预处理(RIC)或非清髓性(NMA)异基因造血干细胞移植(alloHCT)且具有8/8人类白细胞抗原(HLA)相合同胞或无关供者的急性髓系白血病或骨髓增生异

基本信息
资源简介
Orca-T用于急性髓系白血病或骨髓增生异常综合征患者减低强度或非清髓性预处理后的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项多中心、开放标签的2期试验,研究对象为无法接受清髓性(高强度)预处理、适合接受减低强度预处理(RIC)或非清髓性(NMA)异基因造血干细胞移植(alloHCT)且具有8/8人类白细胞抗原(HLA)相合同胞或无关供者的急性髓系白血病或骨髓增生异常综合征成人患者。试验旨在进一步表征Orca-T的安全性和耐受性,并对Orca-T在适合RIC-alloHCT或NMA-alloHCT的参与者中的疗效进行初步评估。参与者将在研究者选择的RIC或NMA方案后接受Orca-T,随后接受以他克莫司单药进行的移植物抗宿主病(GVHD)预防(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征、混合表型急性白血病。本研究是一项多中心、开放标签的2期试验,研究对象为无法接受清髓性(高强度)预处理、适合接受减低强度预处理(RIC)-alloHCT或非清髓性(NMA)-alloHCT且具有8/8人类白细胞抗原(HLA)相合同胞或无关供者的急性髓系白血病或骨髓增生异常综合征成人患者。该试验旨在进一步表征Orca-T的安全性和耐受性,并对Orca-T在适合RIC-alloHCT或NMA-alloHCT的参与者中的疗效进行初步评估。参与者将在研究者选择的RIC和NMA方案后接受Orca-T,随后接受以他克莫司单药进行的移植物抗宿主病(GVHD)预防。在本研究启动之前
【主题与分类】
主题标签:Leukemia, Myeloid, Acute、Myelodysplastic Syndromes、Mixed Phenotype Acute Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07216443
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07216443
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:白血病、髓系、急性、骨髓增生异常综合征、混合表型急性白血病。本研究是一项多中心、开放标签的Orca-T 2期试验,受试者为无法接受清髓性(高强度)预处理、且适合接受减低强度预处理(RIC)异基因造血干细胞移植(alloHCT)或非清髓性(NMA)alloHCT、并具有8/8人类白细胞抗原(HLA)相合同胞或无关供者的成人急性髓系白血病或骨髓增生异常综合征患者。该试验旨在进一步明确Orca-T的安全性及耐受性,并对适合接受RIC-alloHCT或NMA-alloHCT的受试者中Orca-T的疗效进行初步评估。受试者将在研究者选择的RIC或NMA方案后接受Orca-T,随后接受他克莫司单药移植物抗宿主病(GVHD)预防。在本研究(SERENE-T研究)启动之前,已开展了一项1期研究(clinicaltrials.gov注册号:NCT05088356),以考察Orca-T在接受RIC-alloHCT的受试者中的安全性和疗效。
参与者此前也曾在接受MAC方案的参与者中,于一项正在进行的1b/3期研究(NCT05316701和NCT04013685)期间接受过Orca-T治疗。这些研究的结果促使Orca Bio在接受RIC或NMA的参与者中进一步评估Orca-T。
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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