ctDNA指导的复发难治性霍奇金淋巴瘤治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人复发难治性经典型霍奇金淋巴瘤(cHL)患者接受pembrolizumab联合GVD方案治疗的研究

基本信息
资源简介
ctDNA指导的复发难治性霍奇金淋巴瘤治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人复发难治性经典型霍奇金淋巴瘤(cHL)患者接受pembrolizumab联合GVD方案治疗的研究。主要目标为确定ctDNA/MRD阴性且PET阴性的完全缓解率;次要目标包括评估非移植巩固治疗患者的2年无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)、整体队列的2年PFS和OS、2年内最终接受自体干细胞移植(ASCT)的比例、PET/CT与ctDNA/MRD缓解不一致率以及不良事件(含免疫相关不良事件)发生率。数据可用于淋巴瘤治疗反应与预后预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:成人霍奇金淋巴瘤、难治性霍奇金淋巴瘤、经典型霍奇金淋巴瘤。主要目标:I. 确定接受pembro + GVD治疗的cHL患者的ctDNA/MRD阴性、PET阴性完全缓解率。次要目标:I. 确定接受非移植巩固治疗患者的2年无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。II. 确定整体队列的2年PFS和OS。III. 确定接受pembro + GVD和非移植巩固治疗的患者中最终在2年内接受自体干细胞移植(ASCT)的比例。IV. 确定正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)缓解与ctDNA/MRD缓解之间的不一致率。V. 确定接受治疗患者的不良事件发生率,包括免疫相关不良事件。
【主题与分类】
主题标签:Hodgkin Lymphoma, Adult、Refractory Hodgkin Lymphoma、Classic Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07021989
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07021989
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:霍奇金淋巴瘤、成人、难治性霍奇金淋巴瘤、经典型霍奇金淋巴瘤。主要目的:I. 确定接受帕博利珠单抗+吉西他滨、长春瑞滨、脂质体多柔比星(pembro + GVD)治疗的经典型霍奇金淋巴瘤(cHL)患者的ctDNA/MRD阴性、PET阴性完全缓解率。次要目的:I. 确定接受非移植巩固治疗患者的2年无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。II. 确定整个队列的2年PFS和OS。III. 确定接受pembro + GVD及非移植巩固治疗的患者中最终在2年内接受自体干细胞移植(ASCT)的比例。IV. 确定正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)缓解与ctDNA/MRD缓解之间的不一致率。V. 确定接受pembro + GVD及帕博利珠单抗巩固治疗的患者中不良事件(包括免疫相关不良事件)的发生率。VI.
评估健康相关生活质量(HRQOL)和患者报告结局(PROs),采用患者报告结局测量信息系统(PROMIS)29和癌症治疗功能评估-财务毒性综合评分(FACIT-COST)进行测量。VII. 确定复发或难治性经典型霍奇金淋巴瘤(cHL)患者中,基线时通过外周血进行Foresight CLARITY LDT基因分型成功的比例。探索性目标:I. 评估pembro + GVD后外周血中ctDNA/MRD清除的动力学。II. 评估ctDNA/MRD阴性完全缓解(CR)率和2年无进展生存期(PFS),按诊断时cHL分子亚型(H1 vs H2基因型)分层。III. 评估长达5年的长期疗效和毒性结局。IV. 比较从血浆基因分型中识别定相变异与从存档组织基因分型中识别定相变异的性能。大纲:参与者将使用Foresight CLARITY LDT,通过定相变异富集和检测测序(PhasED-Seq)进行缓解评估和ctDNA/MRD评估。一项复合
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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