Copanlisib联合Venetoclax治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Copanlisib联合Venetoclax治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤

Swiss Cancer InstituteSwiss Cancer Institute
clinicaltrials
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时间序列Non-Hodgkin Lymphoma
Copanlisib in Combination With Venetoclax in Patients With Relapsed or Refractory B-cell Non-Hodgkin Lymphoma.

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Copanlisib联合Venetoclax治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Copanlisib联合Venetoclax治疗复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤。源站描述指出NHL亚型众多,部分患者现有治疗无法治愈且终将复发;BCL-2过表达导致的凋亡失调及PI3K信号通路在淋巴瘤发病中起关键作用,两药单药活性及协同作用值得研究。数据可用于了解该联合方案的试验背景与研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非霍奇金淋巴瘤。非霍奇金淋巴瘤(NHL)有许多不同类型。过去几年NHL的治疗取得了很大进展,虽然有些类型可通过现有治疗治愈,但其他类型仍需新疗法。相当数量无法用现有治疗治愈的患者最终会复发。通过抗凋亡BCL-2蛋白过表达导致的凋亡失调对多种NHL亚型至关重要。另一方面,PI3K是淋巴瘤发病机制中的核心通路,PI3K信号对滤泡性淋巴瘤(FL)、边缘区淋巴瘤(MZL)等恶性细胞的增殖和生存至关重要。鉴于copanlisib(PI3K抑制剂)和venetoclax(BCL-2抑制剂)在B细胞NHL中已知的单药活性及其在B细胞中观察到的协同作用,两药联合值得关注。

【主题与分类】

主题标签: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/NCT03886649

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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

适应症:非霍奇金淋巴瘤。非霍奇金淋巴瘤(NHL)包含多种不同类型。近年来,NHL的治疗取得了很大进展,部分类型可通过现有治疗手段治愈,而其他类型则仍需新的治疗方法。相当数量的患者无法通过现有治疗治愈,最终会复发。通过抗凋亡蛋白BCL-2过表达导致的凋亡失调对多种NHL亚型至关重要。另一方面,PI3K是淋巴瘤发病机制中的核心通路,PI3K信号对滤泡性淋巴瘤(FL)、边缘区淋巴瘤(MZL)等恶性肿瘤细胞的增殖和存活至关重要。copanlisib(PI3K抑制剂)与venetoclax(BCL-2抑制剂)的联合应用值得关注,因为这两种药物在B细胞NHL中均已知具有单药活性,且在B细胞NHL临床前模型中观察到协同作用。copanlisib对PI3K的药理学抑制已在不同淋巴瘤亚型中转化为显著的临床活性。venetoclax已在CLL中证明成功,其在NHL中的初步结果令人鼓舞。

这两种化合物目前正在SLL/CLL和NHL的其他联合研究中进行研究,但目前尚无针对这一特定联合方案的临床试验。对于需要系统性治疗的复发/难治性NHL患者,仍需进一步改进治疗策略,而该联合方案可能提供一种活性良好且耐受性好的治疗选择,且不具有化疗的短期和长期毒性。此处提出的Ib期研究将评估copanlisib与venetoclax这一新型联合方案的安全性、耐受性和初步抗肿瘤活性,这两种药物在不同淋巴瘤亚型中均具有单药活性,研究将在剂量递增阶段以及扩展阶段的两个小型FL和MZL患者队列中进行评估。

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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