Ziftomenib联合化疗治疗儿童复发/难治性急性白血病

条件:复发/难治性KMT2A-r急性白血病、复发/难治性NUP98-r急性白血病、复发/难治性NPM1-m急性白血病。该试验的主要目标是根据安全性和药代动力学(PK),确定ziftomenib联合化疗(FLA)在复发或难治性KMT2A-r、NUP98-r或NPM1-m急性白血病儿童中的推荐2期剂量(

PedAL BCU, LLCPedAL BCU, LLC
clinicaltrials
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其他回归ZiftomenibFLA化疗儿童急性白血病肿瘤/白血病
Ziftomenib in Combination With Chemotherapy for Children With Relapsed/Refractory Acute Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Ziftomenib联合化疗治疗儿童复发/难治性急性白血病

该数据集围绕一项针对儿童复发或难治性急性白血病的临床研究展开,研究药物为ziftomenib与化疗方案FLA的联合应用。涉及的疾病条件包括复发/难治性KMT2A-r急性白血病、复发/难治性NUP98-r急性白血病以及复发/难治性NPM1-m急性白血病。试验的主要目标是根据安全性和药代动力学(PK)特征,确定ziftomenib联合化疗(FLA)在上述儿童患者群体中的推荐2期剂量(RP2D)。数据集收录于肿瘤/白血病分类下,来源于clinicaltrials.gov,主题标签与上述三类疾病条件相对应。整体而言,该数据集为关注儿童急性白血病靶向联合治疗研究的人员提供了试验层面的结构化信息入口。

【数据集背景】

该数据集对应的临床研究聚焦于儿童复发或难治性急性白血病中具有特定分子特征的亚型,即KMT2A-r、NUP98-r和NPM1-m三类。这些亚型在儿童急性白血病中属于需要探索新治疗策略的情形。研究采用ziftomenib与化疗方案FLA联合的干预方式,其核心目的是基于安全性和药代动力学数据确定推荐2期剂量(RP2D),为后续临床开发提供剂量依据。数据集所属分类为肿瘤/白血病,主题标签直接对应三类疾病条件,便于在肿瘤学与血液病学相关资源中进行归类与检索。

【数据内容】

数据集所涵盖的内容围绕上述临床试验的条件与目标展开,包括复发/难治性KMT2A-r急性白血病、复发/难治性NUP98-r急性白血病和复发/难治性NPM1-m急性白血病三类疾病条件,以及ziftomenib联合化疗(FLA)在儿童患者中确定推荐2期剂量(RP2D)这一主要目标。关于试验的具体入组人数、给药方案细节、终点指标数值、统计分析方法等更细粒度的数据内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息层面的数据资源。其描述信息与源站所载的试验条件及主要目标一致。关于数据采集的具体时间范围、更新频率、采集流程与质量控制措施,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于需要了解儿童复发或难治性KMT2A-r、NUP98-r或NPM1-m急性白血病相关临床研究信息的场景,例如临床研究人员检索该领域的在研试验、医学信息人员按肿瘤/白血病分类整理资源、以及关注ziftomenib联合化疗方案剂量探索研究的人员进行初步调研。关于该数据集在药物经济学评价、真实世界研究或监管决策中的具体应用,源站未提供。

【使用方法】

使用者可依据数据集中的疾病条件与试验主要目标信息,对儿童急性白血病特定分子亚型的联合治疗研究进行识别与归类。关于数据访问方式、检索接口、字段结构说明及配套文档,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息基于clinicaltrials.gov的注册描述,主要反映试验条件与主要目标层面的内容。关于数据完整性校验、准确性评估、偏倚控制以及结果数据是否可得等信息,源站未提供。使用者应注意,该数据集不包含试验结果数值或疗效结论。

【引用与许可】

关于该数据集的引用格式、许可条款与使用限制,源站未提供。

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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

条件:复发/难治性KMT2A-r急性白血病、复发/难治性NUP98-r急性白血病、复发/难治性NPM1-m急性白血病。本试验的主要目的是基于安全性和药代动力学(PK),确定ziftomenib联合化疗(FLA)在复发或难治性KMT2A-r、NUP98-r或NPM1-m急性白血病儿童中的推荐2期剂量(RP2D)。

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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