Epcoritamab联合R-CHOP治疗侵袭性非霍奇金淋巴瘤

主要目标为评估A组与B组中所有级别CRS(细胞因子释放综合征)的发生率和严重程度;次要目标包括确定两组合并及单独用药的安全性与耐受性、抗肿瘤活性,以及缓解持续时间(DOR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS);探索性目标涉及血清细胞因子水平变化及其与CRS的关联、外周T细胞亚群与活化状态的特征

Carrie Ho, MDCarrie Ho, MD
clinicaltrials
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其他预测Non-Hodgkin's B-cell LymphomaLymphoma Non-HodgkinDiffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)
Epcoritamab in Combination With R-CHOP for Patients With Aggressive Non-Hodgkin Lymphoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Epcoritamab联合R-CHOP治疗侵袭性非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Epcoritamab联合R-CHOP方案治疗侵袭性非霍奇金淋巴瘤,覆盖Non-Hodgkin's B-cell Lymphoma、Lymphoma Non-Hodgkin及Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)等病种。主要目标为评估A组与B组中所有级别CRS(细胞因子释放综合征)的发生率和严重程度;次要目标包括确定两组合并及单独用药的安全性与耐受性、抗肿瘤活性,以及缓解持续时间(DOR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS);探索性目标涉及血清细胞因子水平变化及其与CRS的关联、外周T细胞亚群与活化状态的特征分析。可用于淋巴瘤治疗安全性、。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非霍奇金B细胞淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)。主要目标:I. 评估A组和B组中所有级别CRS细胞因子释放综合征(CRS)的发生率和严重程度。次要目标:I. 确定epcoritamab与利妥昔单抗、环磷酰胺、羟基柔红霉素、长春新碱、泼尼松龙(R-CHOP)联合方案在两组中及单独用药的安全性和耐受性。II. epcoritamab + R-CHOP的抗肿瘤活性。III. 评估缓解持续时间(DOR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。探索性目标:I. 评估epcoritamab治疗中血清细胞因子水平的变化,并探索其与CRS发生率和严重程度的关联。II. 表征外周T细胞亚群和活化状态,并探索与CRS相关的表型谱。O

【主题与分类】

主题标签:Non-Hodgkin's B-cell Lymphoma、Lymphoma Non-Hodgkin、Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07588698

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数据说明

疾病:非霍奇金B细胞淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)。主要目的:I. 评估A组和B组中所有级别细胞因子释放综合征(CRS)的发生率和严重程度。次要目的:I. 确定epcoritamab与利妥昔单抗、环磷酰胺、羟基柔红霉素、长春新碱、泼尼松龙(R-CHOP)联合方案在两个组别及各自组别中的安全性和耐受性。II. epcoritamab + R-CHOP的抗肿瘤活性。III. 评估缓解持续时间(DOR)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。探索性目的:I. 评估epcoritamab治疗时血清细胞因子水平的变化,并探索其与CRS发生率和严重程度的关联。II. 描述外周T细胞亚群和活化状态的特征,并探索与CRS相关的表型谱。方案概要:受试者将接受epcoritamab联合R-CHOP化疗及地塞米松治疗。治疗将在门诊环境中进行,最多8个周期。

参与者在第8周及之后每3个月接受随访,直至满一年,或直至病情改善或稳定,或直至开始新的治疗,以先发生者为准。

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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