UCN-01联合Fludarabine治疗复发或难治性淋巴瘤或白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复发或难治性低度恶性或惰性淋巴系统恶性肿瘤患者,研究 UCN-01 联合 Fludarabine 的治疗方案

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他回归LeukemiaLymphoma
UCN-01 and Fludarabine in Treating Patients With Recurrent or Refractory Lymphoma or Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

UCN-01联合Fludarabine治疗复发或难治性淋巴瘤或白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复发或难治性低度恶性或惰性淋巴系统恶性肿瘤患者,研究 UCN-01 联合 Fludarabine 的治疗方案。数据覆盖剂量递增设计,主要评估 Fludarabine 的最大耐受剂量与毒性、联合方案的初步活性及药代动力学特征。患者先接受 UCN-01 静脉输注,后续疗程加用 Fludarabine,每 28 天重复。该数据可用于肿瘤治疗剂量探索、安全性评估及药代动力学分析等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:白血病、淋巴瘤。目的: 确定 Fludarabine 与 UCN-01 联合给药时,在复发或难治性低度恶性或惰性淋巴系统恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量和毒性作用。 初步确定该治疗方案在这些患者中的活性。* 评估该治疗方案在这些患者中的药代动力学。概要:这是一项 Fludarabine 的剂量递增研究。患者在第 1 个疗程的第 1-3 天单独接受 UCN-01 静脉输注 72 小时,在第 2-7 个疗程的第 1-2 天接受 UCN-01 静脉输注 36 小时。患者还在第 2-7 个疗程中从第 1 天开始接受 Fludarabine 静脉输注 30 分钟,持续最多 5 天。在没有不可接受的毒性或疾病进展的情况下,每 28 天重复疗程。3-6 例患者的队列接受递增剂量的 Fludarabine,直到最大耐受剂量(MTD)被确定。

【主题与分类】

主题标签:Leukemia、Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00019838

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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

适应症:白血病、淋巴瘤。目的:* 确定氟达拉滨与UCN-01联合用于复发性或难治性低度或惰性淋巴系统恶性肿瘤患者时的最大耐受剂量和毒性作用。* 初步确定该治疗方案在这些患者中的活性。* 评估该治疗方案在这些患者中的药代动力学。方案概要:这是一项氟达拉滨的剂量递增研究。患者在第1个疗程的第1-3天单独接受UCN-01静脉输注72小时,在第2-7个疗程的第1-2天接受UCN-01静脉输注36小时。患者还在第2-7个疗程中从第1天开始接受氟达拉滨静脉输注30分钟,持续最多5天。在没有不可接受的毒性或疾病进展的情况下,疗程每28天重复一次。3-6例患者的队列接受递增剂量的氟达拉滨,直到确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为6例患者中有2例出现剂量限制性毒性的剂量之前的剂量水平。患者随访频率为:前6个月每2个月一次,接下来1年每3个月一次,此后每6个月一次。

预计入组:本研究将入组约20名患者。

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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