Nivolumab联合化疗治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab联合R-CHOP方案治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤等B细胞非霍奇金淋巴瘤的临床试验

基本信息
资源简介
Nivolumab联合化疗治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab联合R-CHOP方案治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤等B细胞非霍奇金淋巴瘤的临床试验。覆盖侵袭性非霍奇金淋巴瘤、CD20阳性、不可分类弥漫性大B细胞淋巴瘤、血管内大B细胞淋巴瘤、原发纵隔(胸腺)大B细胞淋巴瘤、T细胞/组织细胞丰富型大B细胞淋巴瘤及转化性滤泡淋巴瘤等亚型。数据可用于评估联合治疗的最大耐受剂量、完全缓解率及初步疗效,支持肿瘤治疗反应预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:侵袭性非霍奇金淋巴瘤、B细胞非霍奇金淋巴瘤、CD20阳性、不可分类的弥漫性大B细胞淋巴瘤、血管内大B细胞淋巴瘤、原发纵隔(胸腺)大B细胞淋巴瘤、T细胞/组织细胞丰富型大B细胞淋巴瘤、转化性滤泡淋巴瘤至弥漫性大B细胞淋巴瘤。主要目标:I. 确定nivolumab与利妥昔单抗、环磷酰胺、盐酸多柔比星(多柔比星)、硫酸长春新碱(长春新碱)和泼尼松(R-CHOP)联合治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者的最大耐受剂量(MTD)。(I期)II. 通过观察完全缓解(CR)率评估nivolumab + R-CHOP对缓解的影响。(II期)次要目标:I. 通过总缓解率评估nivolumab + R-CHOP联合治疗的初步疗效。II. 评估
【主题与分类】
主题标签:Aggressive Non-Hodgkin Lymphoma、B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、CD20 Positive、Intravascular Large B-Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03704714
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03704714
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:侵袭性非霍奇金淋巴瘤、B细胞非霍奇金淋巴瘤、CD20阳性、不可分类的弥漫性大B细胞淋巴瘤、血管内大B细胞淋巴瘤、原发性纵隔(胸腺)大B细胞淋巴瘤、富T细胞/组织细胞的大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤转化为弥漫性大B细胞淋巴瘤。主要目标:I. 确定nivolumab与利妥昔单抗、环磷酰胺、盐酸多柔比星(多柔比星)、硫酸长春新碱(长春新碱)和泼尼松(R-CHOP)联合治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者的最大耐受剂量(MTD)。(I期)II. 通过观察完全缓解(CR)率,评估nivolumab + R-CHOP对缓解的影响。(II期)次要目标:I. 通过总缓解率衡量nivolumab + R-CHOP联合治疗的初步疗效。II. 评估nivolumab + R-CHOP对生存结局的影响,特别是无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)和无事件生存期(EFS)。III. 评估接受nivolumab + R-CHOP治疗患者的毒性和耐受性。IV.
评估接受纳武利尤单抗+ R-CHOP治疗的患者的生活质量。探索性目标:I. 探讨PD-1:PD-L1调控轴及靶向该轴对免疫微环境的影响。II. 确定恶病质过程作为抗PD-1治疗耐药潜在机制。方案概要:这是一项纳武利尤单抗的I期剂量递增研究,随后进行II期研究。参与者在第1天接受纳武利尤单抗静脉注射(IV),输注时间超过30分钟。参与者还在第2天接受利妥昔单抗IV、第2天接受环磷酰胺IV、第2天接受盐酸多柔比星IV输注3-5小时、第2天接受硫酸长春新碱IV输注30分钟,以及在第1疗程的第2-6天口服泼尼松(PO);在第2-6疗程的第1天接受利妥昔单抗IV、第1天接受环磷酰胺IV、第1天接受盐酸多柔比星IV输注3-5小时、第1天接受硫酸长春新碱IV输注30分钟,以及在第1-5天口服泼尼松。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每21天重复治疗,最多6个疗程。完成后
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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