Venetoclax联合强化治疗用于标准诱导后早期外周血原始细胞清除率低的急性髓系白血病患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,为单中心前瞻性队列研究,针对初诊非APL的急性髓系白血病患者,在标准3+7方案第4天依据≤1.5log界定早期外周血原始细胞清除率低者,予以Venetoclax强化治疗

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clinicaltrials
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其他预测LeukemiaLeukemia, MyeloidLeukemia, Myeloid, Acute
Venetoclax Combined with Intensive Therapy for Acute Myeloid Leukemia Patients with Lower Early Peripheral Blast Clearance Rate After Standard Induction Therapy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Venetoclax联合强化治疗用于标准诱导后早期外周血原始细胞清除率低的急性髓系白血病患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,为单中心前瞻性队列研究,针对初诊非APL的急性髓系白血病患者,在标准3+7方案第4天依据≤1.5log界定早期外周血原始细胞清除率低者,予以Venetoclax强化治疗。入组需符合WHO 2022标准、年龄18至70岁、适合强化化疗,并具备2022 ELN推荐的多参数流式细胞术定义的LAIP。数据覆盖白血病相关免疫表型与外周血原始细胞计数等信息,可用于探索该人群的治疗反应与预后预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白血病、髓系白血病、急性髓系白血病。这是一项单中心前瞻性队列研究,针对初诊AML(非APL)且基于3+7方案第4天≤1.5log判定为EPBCR较低的受试者,在标准3+7方案基础上加用venetoclax进行强化治疗。关键入选标准为根据WHO 2022标准初诊且未经治疗的AML(非APL)。受试者年龄在18至70岁之间且适合强化化疗。入组需要依据2022 ELN推荐(2022 ELN)通过多参数流式细胞术(MFC)定义的白血病相关免疫表型(LAIP)。所有合格受试者接受3+7方案。允许用羟基脲预处理以管理白细胞增多。在化疗前采集的EDTA抗凝外周血中计数LAIP+细胞。

【主题与分类】

主题标签:Leukemia、Leukemia, Myeloid、Leukemia, Myeloid, Acute。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06643962

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:白血病、髓系白血病、急性髓系白血病。这是一项单中心、前瞻性队列研究,旨在对新诊断的AML(非APL)受试者中,基于3+7方案第4天≤1.5log的低EPBCR者,在标准3+7方案基础上强化维奈克拉治疗。主要入选标准为根据WHO 2022标准新诊断且未经治疗的AML(非APL)。受试者年龄在18至70岁之间且适合接受强化化疗。需根据2022 ELN推荐(2022 ELN)通过多参数流式细胞术(MFC)确定的白血病相关免疫表型(LAIP)方可入组本试验。所有符合条件的受试者均接受3+7方案。允许使用羟基脲预处理以控制白细胞增多。在第一个诱导周期(每周期28天)第1天和第4天化疗前采集的EDTA抗凝外周血中计数LAIP+细胞。第1天每微升至少100个循环LAIP+细胞作为入选标准,以确保最佳灵敏度。

EPBCR在第一诱导方案第4天计算,为第1天(基线)与第4天外周血LAIP+细胞绝对计数之间的比值,并转换为对数尺度。以1.5 log为界值决定受试者的治疗方式。EPBCR>1.5 log(EPBCR高)的受试者完成3+7方案,并按标准临床实践进行管理。EPBCR≤1.5 log(EPBCR低)的受试者接受强化治疗,在第5-14天口服venetoclax联合标准3+7方案。首次诱导治疗中需采用venetoclax剂量递增方案。经过两个周期的诱导治疗后,未能达到复合完全缓解(CR/CRi,CRc)的受试者可根据其医生的决定接受替代方案。达到CR/CRi后,受试者根据其2022 ELN风险分层进行巩固治疗或allo-HSCT。具有良好

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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