Venetoclax联合Azacytidine治疗新诊断ETP样ALL及伴髓系突变T-ALL
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断的ETP样急性淋巴细胞白血病、T-ALL及T/髓系混合表型急性白血病

基本信息
资源简介
Venetoclax联合Azacytidine治疗新诊断ETP样ALL及伴髓系突变T-ALL
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断的ETP样急性淋巴细胞白血病、T-ALL及T/髓系混合表型急性白血病。这些高危亚型具有髓系样遗传特征(如FLT3、DNMT3A、RUNX1突变),常规化疗预后差。数据涉及Venetoclax(BCL-2抑制剂)联合Azacytidine(去甲基化药物)的II期单臂试验,通过靶向氧化磷酸化和表观遗传失调诱导白血病干细胞凋亡。可用于评估该联合方案在扩大队列中的疗效,支持高危T-ALL亚型的治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:早期T急性淋巴细胞白血病、T急性淋巴细胞白血病、混合表型急性白血病(T/髓系,NOS)。本研究针对高危T-ALL亚型(包括ETP样白血病和T/My-MPAL)对有效疗法的未满足需求,这些亚型表现出髓系样遗传特征(如FLT3、DNMT3A、RUNX1突变),在常规化疗下预后差(5年OS<40%)。临床前和初步临床数据表明,BCL-2抑制剂venetoclax与去甲基化药物azacitidine协同作用,通过靶向氧化磷酸化和表观遗传失调诱导白血病干细胞凋亡。在初步研究基础上,本II期试验采用单臂设计,在更大队列中验证疗效。患者接受两个诱导周期的venetoclax(口服,100 mg D1,200 mg D2,400 mg D3-28)和azacitidine(75 mg/m² S
【主题与分类】
主题标签:Early T Acute Lymphoblastic Leukemia、T-Acute Lymphoblastic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07012447
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07012447
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:早期T细胞急性淋巴细胞白血病、T细胞急性淋巴细胞白血病、混合表型急性白血病(T/髓系,NOS)。本研究针对高危T-ALL亚型(包括ETP样白血病和T/My-MPAL)缺乏有效疗法的未满足需求,这些亚型表现出髓系样遗传特征(如FLT3、DNMT3A、RUNX1突变),在常规化疗下预后不良(5年OS<40%)。临床前及初步临床数据表明,BCL-2抑制剂维奈克拉与低甲基化药物阿扎胞苷具有协同作用,通过靶向氧化磷酸化和表观遗传失调诱导白血病干细胞凋亡。在初步研究基础上,本II期试验采用单臂设计,在更大队列中验证疗效。患者接受两个诱导周期的维奈克拉(口服,第1天100 mg,第2天200 mg,第3-28天400 mg)和阿扎胞苷(75 mg/m² 皮下注射,第1-7天),通过骨髓形态学、流式细胞术和分子检测(第22-35天)评估疗效。早期疗效评估:第一个诱导周期后(第22-35天),通过骨髓形态学、流式细胞术和分子谱分析评估疗效。
停止标准:第1个周期后未达到至少部分缓解(PR)的患者将退出研究。第2个周期结束时未达到完全缓解(CR)或完全缓解伴血液学不完全恢复(CRi)的患者也将停止研究治疗。巩固策略包括适合患者的异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)或大剂量阿糖胞苷(HiDAC),或不适合患者的维持治疗。严格的安全性监测遵循NCI-CTCAE v5.0标准,并根据血液学/非血液学毒性进行剂量调整。统计分析包括意向治疗人群和符合方案人群,ORR通过精确二项检验分析,生存终点通过Kaplan-Meier/Cox回归分析。该研究整合转化生物标志物(如BCL-2表达、突变谱分析)以识别缓解预测因素,旨在为这些侵袭性白血病建立一种新型的、机制驱动的治疗方案。
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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