Ibrutinib联合TEDDI-R方案治疗原发性中枢神经系统淋巴瘤的1期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL),属于肿瘤/淋巴瘤分类。源站描述指出PCNSL是弥漫大B细胞淋巴瘤的罕见亚型,预后显著差于系统性DLBCL,多数起源于活化B细胞(ABC),既往治疗多采用大剂量甲氨蝶呤和放疗

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
浏览 13
医学影像分类Primary Central Nervous System Lymphoma
Phase 1 Study of Ibrutinib and Immuno-Chemotherapy Using Temozolomide, Etoposide, Doxil, Dexamethasone, Ibrutinib,Rituximab (TEDDI-R) in Primary CNS Lymphoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

Ibrutinib联合TEDDI-R方案治疗原发性中枢神经系统淋巴瘤的1期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL),属于肿瘤/淋巴瘤分类。源站描述指出PCNSL是弥漫大B细胞淋巴瘤的罕见亚型,预后显著差于系统性DLBCL,多数起源于活化B细胞(ABC),既往治疗多采用大剂量甲氨蝶呤和放疗。研究拟将BTK抑制剂Ibrutinib与TEDDI-R化疗平台联合,目标是确定联合抗真菌预防时Ibrutinib的安全剂量,使脑脊液CMAX中位数达到1.98 nM(范围0.69至11.1),并评估安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性中枢神经系统淋巴瘤。背景: 原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)是弥漫大B细胞淋巴瘤的一种罕见亚型 该诊断患者的结局显著差于系统性DLBCL患者。过去大多数治疗方法包括大剂量甲氨蝶呤和放射治疗。 大多数PCNSL似乎起源于活化B细胞(ABC) Ibrutinib是Bruton酪氨酸激酶(BTK)的抑制剂,对起源于ABC的系统性DLBCL有效。 我们拟开展一项研究,将Ibrutinib与一种名为替莫唑胺、依托泊苷、多柔比星脂质体、地塞米松、Ibrutinib、利妥昔单抗(TEDDI-R)的新型化疗平台联合。目的: 确定联合抗真菌预防时Ibrutinib的安全给药剂量,以达到Ibrutinib脑脊液CMAX中位数为1.98 nM(范围0.69至11.1) * 评估安全

【主题与分类】

主题标签:Primary Central Nervous System Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02203526

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:原发性中枢神经系统淋巴瘤。背景:* 原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)是弥漫性大B细胞淋巴瘤的一种罕见亚型。* 此类患者的预后显著差于系统性DLBCL患者。过去大多数治疗方法包括高剂量甲氨蝶呤和放射治疗。* 大多数PCNSL似乎起源于活化B细胞(ABC)。* 依鲁替尼是布鲁顿酪氨酸激酶(BTK)的抑制剂,对起源于ABC的系统性DLBCL有效。* 我们提议进行一项研究,将依鲁替尼与一种新型化疗平台联合使用,该平台称为替莫唑胺、依托泊苷、多喜、地塞米松、依鲁替尼、利妥昔单抗(TEDDI-R)。目的:* 确定在抗真菌预防下,能够安全给药并使依鲁替尼脑脊液中位CMAX达到1.98 nM(范围0.69至11.1)的剂量。* 评估TEDDI-R在未经治疗的PCNSL(DLBCL型)患者中的安全性、可行性及完全缓解(CR)率。入选标准:* 复发/难治性或未经治疗的PCNSL。* 年龄≥18岁。* 非妊娠或哺乳期个体。* 器官功能良好(方案中定义)。

研究设计:* 这是一项纳入93例患者的1期研究。* 该研究将包含三个部分。* 第1阶段:确定依鲁替尼的最大耐受剂量(MTD),或在与TEDDI-R免疫化疗联合给药时,依鲁替尼在脑脊液中达到≥ 100 nM浓度时的剂量,以先达到者为准。* 扩展队列:将在10例患者中,以TEDDI-R联合的最终依鲁替尼剂量,评估该方案在复发/难治性PCNSL(DLBCL型)中的安全性和耐受性。次要目标为PFS和OS。* 修订后的研究设计:正在加入新的依鲁替尼剂量水平,并联合抗真菌预防,以确定可与化疗平台安全联合给药的依鲁替尼剂量。* 将增加第二个未经治疗PCNSL(DLBCL型)的扩展队列:该方案在未经治疗PCNSL(DLBCL型)中的安全性、可行性及完全缓解率 w

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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