来那度胺联合改良DA-EPOCH与利妥昔单抗(EPOCH-R2)治疗原发性渗出性淋巴瘤或KSHV相关大细胞淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦来那度胺联合改良DA-EPOCH与利妥昔单抗(EPOCH-R2)治疗原发性渗出性淋巴瘤或KSHV相关大细胞淋巴瘤的研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他Primary Effusion LymphomaB-Cell Neoplasm
Lenalidomide Combined With Modified DA-EPOCH and Rituximab (EPOCH-R2) in Primary Effusion Lymphoma or KSHV-associated Large Cell Lymphoma

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

来那度胺联合改良DA-EPOCH与利妥昔单抗(EPOCH-R2)治疗原发性渗出性淋巴瘤或KSHV相关大细胞淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦来那度胺联合改良DA-EPOCH与利妥昔单抗(EPOCH-R2)治疗原发性渗出性淋巴瘤或KSHV相关大细胞淋巴瘤的研究。覆盖Primary Effusion Lymphoma与B-Cell Neoplasm等病种,涉及KSHV相关淋巴瘤这一侵袭性B细胞肿瘤。源站描述指出此类罕见淋巴瘤缺乏前瞻性研究,传统CHOP类化疗预后差、中位生存不足6个月,亟需新型治疗,而来那度胺在体外对KSHV淋巴瘤有直接抗肿瘤作用。数据可用于了解该试验背景与治疗思路(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性渗出性淋巴瘤、B细胞肿瘤。背景 卡波西肉瘤疱疹病毒(KSHV)相关的原发性渗出性淋巴瘤(PEL)是一种侵袭性B细胞肿瘤,其临床病理和分子特征与其他AIDS相关淋巴瘤不同。 目前尚无针对这些罕见淋巴瘤的前瞻性研究。临床经验有限;然而,据报道预后较差,使用常规环磷酰胺、多柔比星、长春新碱、泼尼松(CHOP)类化疗的中位生存期估计不足6个月。 KSHV相关淋巴瘤迫切需要新型治疗,治疗策略必须考虑该患者人群中常见的并发KSHV相关恶性肿瘤 来那度胺是沙利度胺的免疫调节衍生物(IMiD药物),在体外对KSHV淋巴瘤也具有直接抗肿瘤作用

【主题与分类】

主题标签:Primary Effusion Lymphoma、B-Cell Neoplasm。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02911142

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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

疾病:原发性渗出性淋巴瘤,B细胞肿瘤。

背景

  • 卡波西肉瘤疱疹病毒(KSHV)相关的原发性渗出性淋巴瘤(PEL)是一种侵袭性B细胞肿瘤,其临床病理学和分子学特征与其他艾滋病相关淋巴瘤不同。
  • 目前尚无针对这些罕见淋巴瘤的前瞻性研究。临床经验有限;然而,据报道预后较差,使用常规环磷酰胺、多柔比星、长春新碱、泼尼松(CHOP)样化疗的中位生存期估计不足6个月。
  • KSHV相关淋巴瘤迫切需要新型治疗方法,治疗策略必须考虑到该患者群体中常见的并发KSHV相关恶性肿瘤。
  • 来那度胺是沙利度胺的免疫调节衍生物(IMiD药物),在体外对KSHV淋巴瘤具有直接抗肿瘤作用,并具有免疫调节和抗血管生成作用,可能对治疗PEL有益。
  • 利妥昔单抗是一种抗分化簇20(CD20)单克隆抗体,最近已被证明是治疗KSHV-MCD的有效药物。

尽管PEL是一种CD20阴性肿瘤,但对KSHV感染B细胞生物学、KSHV多中心Castleman病(MCD)中IL-6综合征的病理生物学以及KSHV非霍奇金淋巴瘤(NHL)的认识进展,加之使用利妥昔单抗治疗KSHV-MCD的临床经验,支持在PEL治疗中使用利妥昔单抗,尤其是在合并KSHV-MCD的患者中。* 改良剂量调整的依托泊苷、泼尼松、长春新碱、环磷酰胺和多柔比星(DA)-EPOCH是一种以蒽环类药物为基础的方案,可实现剂量强度的个体化,表明纳入依托泊苷和输注给药可降低肿瘤细胞耐药性。* 已证明DA-EPOCH联合利妥昔单抗治疗人类免疫缺陷病毒(HIV)相关弥漫性大B细胞淋巴瘤或伯基特淋巴瘤安全有效。* 鉴于……

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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