Golcadomide联合Rituximab作为CAR T细胞治疗前复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤的桥接治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Golcadomide联合Rituximab作为CAR T细胞治疗前桥接方案,用于复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤

基本信息
资源简介
Golcadomide联合Rituximab作为CAR T细胞治疗前复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤的桥接治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Golcadomide联合Rituximab作为CAR T细胞治疗前桥接方案,用于复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤。覆盖多种亚型,包括IRF4重排大B细胞淋巴瘤、ALK阳性大B细胞淋巴瘤、活化B细胞型及生发中心B细胞型弥漫大B细胞淋巴瘤等。主要目标为评估2周期治疗后基于Lugano 2014 PET-CT的疾病控制率,包括完全代谢缓解、部分代谢缓解和无代谢缓解。数据可用于淋巴瘤治疗反应预测及桥接治疗疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:伴IRF4重排的大B细胞淋巴瘤、复发性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性ALK阳性大B细胞淋巴瘤、复发性活化B细胞型弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性伴慢性炎症的弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性生发中心B细胞型弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性非特指型弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性EBV阳性非特指型弥漫大B细胞淋巴瘤。主要目标:I. 评估2周期治疗后基于Lugano 2014正电子发射断层扫描(PET)-计算机断层扫描(CT)评估的疾病控制率[完全代谢缓解(CMR)、部分代谢缓解(PMR)和无代谢缓解(NMR)]所衡量的疗效。次要目标:I. 进一步评估临床疗效,通过总再
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Grade 3b Follicular Lymphoma、Refractory Grade 3b Follicular Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06834373
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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:伴IRF4重排的大B细胞淋巴瘤、复发性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性ALK阳性大B细胞淋巴瘤、复发性活化B细胞型弥漫性大B细胞淋巴瘤、复发性与慢性炎症相关的弥漫性大B细胞淋巴瘤、复发性生发中心B细胞型弥漫性大B细胞淋巴瘤、复发性弥漫性大B细胞淋巴瘤(非特指型)、复发性EBV阳性弥漫性大B细胞淋巴瘤(非特指型)。主要目的:I. 评估疗效,以治疗2个周期后根据Lugano 2014正电子发射断层扫描(PET)-计算机断层扫描(CT)评估的疾病控制率[完全代谢缓解(CMR)、部分代谢缓解(PMR)和无代谢缓解(NMR)]衡量。次要目的:I. 进一步评估临床疗效,以总缓解率(ORR)、完全缓解(CMR)率、根据Lugano PET-CT标准的疾病控制率衡量。II. 评估golcadomide联合利妥昔单抗治疗的安全性和耐受性,以治疗相关不良事件(TRAE)的发生率和严重程度衡量。III.
评估作为桥接治疗的疗效,以进入CAR-T治疗的患者数量及对CAR-T治疗的反应为衡量标准。IV. 评估缓解持续时间、无进展生存期和总生存期。探索性目标:I. 研究者判定的疾病相关症状(压迫性症状、疼痛、B症状[发热、盗汗、体重减轻])的改善。II. 评估进入CAR-T治疗的患者所接受CAR-T产品的多样性。方案概要:患者在每个周期的第1-14天口服(PO)golcadomide每日一次(QD),并在第1个周期的第1、8、15和22天以及随后所有周期的第1天静脉注射(IV)利妥昔单抗。在无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,最多2个周期。符合CAR-T治疗条件:2个周期后,患者接受白细胞分离术,并可在接受标准治疗CAR-T治疗前再接受1-2个周期的golcadomide和利妥昔单抗。不符合CAR-T治疗条件:2个周期后
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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