皮下注射Epcoritamab单药或联合标准疗法治疗中国成人B细胞非霍奇金淋巴瘤的安全性及疾病活动度变化研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦中国成人B细胞非霍奇金淋巴瘤患者,评估皮下注射Epcoritamab作为单药或联合标准疗法(R-CHOP或R2)的安全性、毒性及疾病活动度变化

GenmabGenmab
clinicaltrials
浏览 9
表格分类B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma
A Study to Evaluate Adverse Events and Change in Disease Activity of Subcutaneous (SC) Epcoritamab As Monotherapy or Combined With Standard of Care Therapies in Adult Participants in China With B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

皮下注射Epcoritamab单药或联合标准疗法治疗中国成人B细胞非霍奇金淋巴瘤的安全性及疾病活动度变化研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦中国成人B细胞非霍奇金淋巴瘤患者,评估皮下注射Epcoritamab作为单药或联合标准疗法(R-CHOP或R2)的安全性、毒性及疾病活动度变化。数据覆盖治疗分组与不良事件评估,可用于淋巴瘤治疗安全性分析、疗效预测及临床决策支持研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B细胞非霍奇金淋巴瘤。B细胞淋巴瘤是一种侵袭性且罕见的免疫细胞(负责抵抗感染的白细胞)癌症。本研究的目的是评估epcoritamab作为单药以及联合标准疗法[利妥昔单抗、环磷酰胺、多柔比星、长春新碱和泼尼松(R-CHOP)或利妥昔单抗和来那度胺(R2)]在中国成人B细胞非霍奇金淋巴瘤参与者中的安全性和毒性。将评估不良事件和疾病活动度变化。Epcoritamab是一种正在开发用于治疗B细胞非霍奇金淋巴瘤的研究性药物。研究医生将参与者放入称为治疗臂的组中。将探索epcoritamab单药治疗以及epcoritamab与标准疗法(R-CHOP或R2)的两种不同联合方案。每个治疗臂接受

【主题与分类】

主题标签:B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05201248

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    • 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

疾病:B细胞非霍奇金淋巴瘤。B细胞淋巴瘤是一种侵袭性强且罕见的癌症,起源于一种免疫细胞(负责抵抗感染的白细胞)。本研究的目的是评估epcoritamab单药治疗以及联合标准治疗[利妥昔单抗、环磷酰胺、多柔比星、长春新碱和泼尼松(R-CHOP)或利妥昔单抗和来那度胺(R2)]在中国成人B细胞非霍奇金淋巴瘤受试者中的安全性和毒性。将评估不良事件和疾病活动度变化。Epcoritamab是一种正在开发用于治疗B细胞非霍奇金淋巴瘤的研究性药物。研究医生将受试者分配到称为治疗组的不同组别中。将探索epcoritamab单药治疗以及epcoritamab与标准治疗(R-CHOP或R2)的两种不同联合方案。每个治疗组根据研究阶段和入组资格接受不同的治疗组合。本研究将在中国约21个研究中心入组约66名成人B细胞非霍奇金淋巴瘤受试者。

在单药治疗组(队列1)中,受试者将接受皮下注射epcoritamab,以28天为一个周期。在联合治疗组(队列2和队列3)中,队列2的受试者将接受皮下注射epcoritamab联合标准治疗(R-CHOP),以21天为一个周期,随后转为28天周期;队列3的受试者将接受皮下注射epcoritamab联合标准治疗(R2),以28天为一个周期。与受试者所接受的标准治疗相比,本试验中的受试者可能承受更高的治疗负担。受试者将在研究期间定期前往经批准的研究机构(医院或诊所)进行访视。治疗效果将通过医学评估、血液检查、问卷和副作用进行频繁监测。

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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