ALX148联合利妥昔单抗和来那度胺治疗惰性与侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ALX148联合利妥昔单抗和来那度胺治疗惰性与侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤的临床研究

基本信息
资源简介
ALX148联合利妥昔单抗和来那度胺治疗惰性与侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ALX148联合利妥昔单抗和来那度胺治疗惰性与侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤的临床研究。覆盖Ann Arbor III/IV期滤泡性淋巴瘤(1-3级)及边缘区淋巴瘤等条件。I期主要评估安全性、耐受性并确定II期推荐剂量与方案;II期评估该联合方案在初治高肿瘤负荷惰性淋巴瘤中的疗效。可用于淋巴瘤治疗相关的安全性、剂量探索与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤,Ann Arbor III期2级滤泡性淋巴瘤,Ann Arbor III期3级滤泡性淋巴瘤,Ann Arbor III期边缘区淋巴瘤,Ann Arbor IV期1级滤泡性淋巴瘤,Ann Arbor IV期2级滤泡性淋巴瘤,Ann Arbor IV期3级滤泡性淋巴瘤,Ann Arbor IV期边缘区淋巴瘤。主要目标:I. 在I期评估CD47拮抗剂ALX148(ALX148)联合利妥昔单抗和来那度胺在复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)(包括惰性和侵袭性组织学)患者中的安全性和耐受性,并确定II期推荐剂量(RP2D)和方案。II. 评估ALX148、利妥昔单抗和来那度胺联合方案在RP2D(由I期确定)下用于既往未治疗且高肿瘤负荷惰性
【主题与分类】
主题标签:Aggressive B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、Composite Lymphoma、Indolent B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、Refractory Follicular Lymphoma、Refractory Grade 3b Follicular Lymphoma、Refractory High Grade B-Cell Lymphoma、Refractory Mantle Cell Lymphoma、Refractory Marginal Zone Lymphoma、Richter Syndrome。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05025800
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05025800
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤、Ann Arbor III期2级滤泡性淋巴瘤、Ann Arbor III期3级滤泡性淋巴瘤、Ann Arbor III期边缘区淋巴瘤、Ann Arbor IV期1级滤泡性淋巴瘤、Ann Arbor IV期2级滤泡性淋巴瘤、Ann Arbor IV期3级滤泡性淋巴瘤、Ann Arbor IV期边缘区淋巴瘤。主要目标:I. 在I期试验中,评估CD47拮抗剂ALX148(ALX148)联合利妥昔单抗和来那度胺在复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)(包括惰性和侵袭性组织学)患者中的安全性和耐受性,并确定推荐的II期剂量(RP2D)和给药方案。II. 在II期试验中,评估ALX148、利妥昔单抗和来那度胺联合方案在I期确定的RP2D下,对既往未经治疗且肿瘤负荷高的惰性B-NHL患者的疗效。次要目标:I. 评估ALX148、利妥昔单抗和来那度胺联合方案的其他毒性和疗效指标。探索性目标:I. 确定药效学效应,并研究应答和耐药的生物标志物。
大纲:这是一项ALX148的I期剂量递增研究,随后进行II期研究。患者在第1、8、15和22天,或第1和15天,或第1天(取决于剂量水平)接受ALX148静脉注射(IV),输注时间超过1小时,每日一次。患者还在第1个周期的第1、8、15和22天接受利妥昔单抗静脉注射,输注时间超过4-6小时,然后在第2-6个周期的第1天接受,并在第1-6个周期的第1-21天每日一次(QD)口服来那度胺。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每28天重复一次。研究治疗完成后,对患者进行7天和30天的随访,然后随访长达3年。
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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