来那度胺联合Blinatumomab治疗复发性非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦来那度胺联合 Blinatumomab 治疗复发性非霍奇金淋巴瘤的剂量递增研究

基本信息
资源简介
来那度胺联合Blinatumomab治疗复发性非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦来那度胺联合 Blinatumomab 治疗复发性非霍奇金淋巴瘤的剂量递增研究。覆盖复发性伯基特淋巴瘤、弥漫大 B 细胞淋巴瘤、1 至 3b 级滤泡性淋巴瘤及灰区淋巴瘤等亚型。主要目标是确定联合方案中来那度胺的最大耐受剂量,次要目标包括观察抗肿瘤反应、研究免疫应答以及记录 Blinatumomab 96 小时换袋方案的感染率。可用于淋巴瘤治疗剂量探索与疗效评估相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性伯基特淋巴瘤、复发性弥漫大 B 细胞淋巴瘤、复发性 1 级滤泡性淋巴瘤、复发性 2 级滤泡性淋巴瘤、复发性 3 级滤泡性淋巴瘤、复发性 3a 级滤泡性淋巴瘤、复发性 3b 级滤泡性淋巴瘤、复发性灰区淋巴瘤。主要目标:I. 确定来那度胺与 Blinatumomab 联合用于拟定方案时来那度胺的最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性抗肿瘤反应(根据国际工作组淋巴瘤反应标准判定的完全缓解 [CR] 和部分缓解 [PR])。II. 研究单独使用 Blinatumomab 以及与来那度胺联合使用时的免疫反应。III. 记录 Blinatumomab 采用 96 小时换袋方案时的感染率。概要:这是一项来那度胺的剂量递增研究
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Burkitt Lymphoma、Recurrent Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Recurrent Grade 1 Follicular Lymphoma、Recurrent Grade 2 Follicular Lymphoma、Recurrent Grade 3 Follicular Lymphoma、Recurrent Grade 3a Follicular Lymphoma、Recurrent Grade 3b Follicular Lymphoma、Recurrent Gray-Zone Lymphoma、Recurrent Mantle Cell Lymphoma、Recurrent Marginal Zone Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02568553
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02568553
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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
疾病类型:复发性伯基特淋巴瘤、复发性弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性1级滤泡性淋巴瘤、复发性2级滤泡性淋巴瘤、复发性3级滤泡性淋巴瘤、复发性3a级滤泡性淋巴瘤、复发性3b级滤泡性淋巴瘤、复发性灰区淋巴瘤。主要目的:I. 确定来那度胺与博纳吐单抗联合用药方案中的最大耐受剂量(MTD)。次要目的:I. 观察并记录抗肿瘤活性抗肿瘤反应(根据国际工作组淋巴瘤反应标准,完全反应[CR]和部分反应[PR])。II. 研究单独使用博纳吐单抗以及与来那度胺联合使用的免疫反应。III. 记录博纳吐单抗96小时换袋方案下的感染率。大纲:这是一项来那度胺的剂量递增研究。诱导期:患者在第1-56天连续静脉注射(IV)博纳吐单抗,并在第29-49天口服(PO)来那度胺,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。
巩固治疗:达到缓解(包括疾病稳定)的患者在第1-7天连续静脉输注blinatumomab,并在第1-21天口服lenalidomide。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复一次,最多6个周期。维持治疗:完成巩固治疗后达到缓解(包括疾病稳定)的患者在第1-21天口服lenalidomide。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复一次,最多2年。研究治疗完成后,对患者随访2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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