Odronextamab 用于 CAR-T 前复发难治性大 B 细胞淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Odronextamab 用于复发和难治性大 B 细胞淋巴瘤患者在 CAR-T 治疗前的应用

基本信息
资源简介
Odronextamab 用于 CAR-T 前复发难治性大 B 细胞淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Odronextamab 用于复发和难治性大 B 细胞淋巴瘤患者在 CAR-T 治疗前的应用。覆盖的疾病类型包括复发弥漫大 B 细胞淋巴瘤、复发 3b 级滤泡性淋巴瘤、复发高级别 B 细胞淋巴瘤、复发原发纵隔大 B 细胞淋巴瘤以及难治弥漫大 B 细胞淋巴瘤等。数据可用于肿瘤淋巴瘤领域的治疗研究、患者分层与临床决策分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性弥漫大B细胞淋巴瘤(非特指型)、复发性3b级滤泡性淋巴瘤、复发性高级别B细胞淋巴瘤、复发性原发纵隔大B细胞淋巴瘤、复发性转化性惰性B细胞非霍奇金淋巴瘤至弥漫大B细胞淋巴瘤、难治性弥漫大B细胞淋巴瘤、难治性弥漫大B细胞淋巴瘤(非特指型)。方案概要:患者在第1周期的第1、2、8、9、15和16天静脉注射(IV)odronextamab(剂量递增),在第2-4周期的第1、8和15天给药,然后在剩余周期中每两周一次。前4个周期每21天重复一次,之后每两周一次,总疗程最长12个月(包括前2个周期)。2个周期后,患者接受白细胞分离术,随后按标准进行淋巴细胞清除和CAR-T输注。
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Recurrent Grade 3b Follicular Lymphoma、Recurrent High Grade B-Cell Lymphoma、Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Refractory Grade 3b Follicular Lymphoma、Refractory High Grade 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/NCT06784726
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06784726
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:复发性弥漫性大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3b级滤泡性淋巴瘤、复发性高级别B细胞淋巴瘤、复发性原发性纵隔大B细胞淋巴瘤、复发性转化性惰性B细胞非霍奇金淋巴瘤转化为弥漫性大B细胞淋巴瘤、难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤、难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤(非特指型)。方案概要:患者在第1个周期的第1、2、8、9、15和16天静脉注射odronextamab(剂量递增),在第2-4个周期的第1、8和15天给药,之后在剩余周期中每隔一周给药一次。前4个周期每21天重复一次,之后每隔一周重复一次,总疗程最长12个月(包括前2个周期)。2个周期后,患者接受白细胞分离术,随后按标准治疗进行淋巴细胞清除和CAR-T输注。如果白细胞分离术显著延迟,患者可接受最多额外12周的治疗。
在第2周期后达到完全缓解(CR)的患者可选择不接受白细胞分离术和CAR-T细胞输注,并在无疾病进展或不可接受毒性的情况下继续接受odronextamab治疗。患者在研究全程接受正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)、血液及口腔或直肠拭子样本采集和组织活检。此外,患者在研究期间可能接受腰椎穿刺和骨髓穿刺和/或活检。研究治疗完成后,患者随访至90天或开始下一次淋巴瘤导向治疗以进行毒性检查,总随访时间最长可达5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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