Zanubrutinib联合Lisocabtagene Maraleucel治疗Richter综合征
覆盖复发或难治性转化慢性淋巴细胞白血病、转化弥漫大B细胞淋巴瘤及复发或难治性转化B细胞非霍奇金淋巴瘤等条件。主要目的为评估联合方案疗效,次要目的包括描述安全性特征和评估疗效持续时间,并探索Zanubrutinib启动前后及liso-cel治疗后T细胞亚群变化

基本信息
资源简介
Zanubrutinib联合Lisocabtagene Maraleucel治疗Richter综合征
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Zanubrutinib与Lisocabtagene Maraleucel联合治疗Richter综合征的临床研究。覆盖复发或难治性转化慢性淋巴细胞白血病、转化弥漫大B细胞淋巴瘤及复发或难治性转化B细胞非霍奇金淋巴瘤等条件。主要目的为评估联合方案疗效,次要目的包括描述安全性特征和评估疗效持续时间,并探索Zanubrutinib启动前后及liso-cel治疗后T细胞亚群变化。可用于血液肿瘤治疗反应与安全性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发转化慢性淋巴细胞白血病、难治性转化慢性淋巴细胞白血病、转化慢性淋巴细胞白血病为弥漫大B细胞淋巴瘤、复发转化B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发转化非霍奇金淋巴瘤、难治性转化非霍奇金淋巴瘤、难治性转化B细胞非霍奇金淋巴瘤、难治性转化。主要目的:I. 评估zanubrutinib与lisocabtagene maraleucel(liso-cel)联合治疗Richter综合征(RS)的疗效。次要目的:I. 描述zanubrutinib与liso-cel联合治疗RS的安全性特征。II. 评估zanubrutinib与liso-cel联合治疗RS的疗效持续时间。相关目的:I. 描述zanubrutinib启动前后以及liso-ce
【主题与分类】
主题标签:Refractory Transformed。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05873712
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05873712
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:复发性转化型慢性淋巴细胞白血病、难治性转化型慢性淋巴细胞白血病、转化型慢性淋巴细胞白血病向弥漫性大B细胞淋巴瘤转化、复发性转化型B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性转化型非霍奇金淋巴瘤、难治性转化型非霍奇金淋巴瘤、难治性转化型B细胞非霍奇金淋巴瘤、难治性转化型。
主要目的:I. 评估泽布替尼联合lisocabtagene maraleucel(liso-cel)治疗里氏综合征(RS)的疗效。
次要目的:I. 描述泽布替尼联合liso-cel治疗RS的安全性特征。II. 评估泽布替尼联合liso-cel治疗RS的疗效持续时间。
相关性目的:I. 描述泽布替尼开始前、开始后以及liso-cel输注后的T细胞亚群。II. 描述liso-cel的持续性。III. 描述复发时liso-cel输注后的肿瘤微环境。IV.
研究炎性细胞因子与炎症指标、结局及不良事件(包括细胞因子释放综合征[CRS])发生率之间的相关性。V. 研究慢性淋巴细胞白血病(CLL)治疗后的持续存在情况。大纲:患者口服(PO)泽布替尼,每日两次(BID),最长至第90天,并在开始泽布替尼治疗后至少14天进行白细胞分离术。患者在第-5至-3天接受静脉注射(IV)氟达拉滨和环磷酰胺,在第0天接受5-30分钟静脉注射liso-cel。患者还在筛选和随访时接受骨髓(BM)活检和淋巴结活检,并在整个试验期间接受血液样本采集以及计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PET)/CT和/或磁共振成像(MRI)。研究完成后,对患者随访24个月,之后每6个月随访一次,直至疾病进展或死亡。
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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