ST-001 nanoFenretinide 治疗复发/难治性 T 细胞非霍奇金淋巴瘤的 1 期试验
覆盖皮肤/外周 T 细胞淋巴瘤、未分类外周 T 细胞淋巴瘤、原发性皮肤 T 细胞淋巴瘤、未特指皮肤 T 细胞淋巴瘤、滤泡性 T 细胞淋巴瘤等适应症

基本信息
资源简介
ST-001 nanoFenretinide 治疗复发/难治性 T 细胞非霍奇金淋巴瘤的 1 期试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 ST-001 nanoFenretinide 在复发/难治性 T 细胞非霍奇金淋巴瘤中的 1 期试验。覆盖皮肤/外周 T 细胞淋巴瘤、未分类外周 T 细胞淋巴瘤、原发性皮肤 T 细胞淋巴瘤、未特指皮肤 T 细胞淋巴瘤、滤泡性 T 细胞淋巴瘤等适应症。数据可用于了解该纳米 fenretinide 制剂的安全性、药理学与最大耐受剂量研究设计,支持淋巴瘤治疗相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: T-cell Lymphoma, Cutaneous/Peripheral T-Cell Lymphoma, Peripheral T-cell Lymphoma, Peripheral T-Cell Lymphoma, Not Classified, Primary Cutaneous T-cell Lymphoma, Cutaneous T-Cell Lymphoma, Unspecified, Cutaneous T-cell Lymphoma, Follicular T-Cell Lymphoma. Fenretinide 已被证明是一种相对安全且有效的抗癌疗法;然而,由于先前制剂中使用的赋形剂导致的剂量限制性毒性阻碍了其治疗用途。当前研究中的产品制剂(ST-001)是纳米尺寸 fenretinide 的磷脂悬浮液。当前研究是一项在复发/难治性(R/R)T 细胞非霍奇金淋巴瘤中进行的 1 期试验,以确定 ST-001 nanoFenretinide 的安全性特征、药理学和最大耐受剂量(MTD)。目标 T 细胞非霍奇金淋巴瘤(T-Cell NHL)适应症包括:(1)皮肤 T 细胞
【主题与分类】
主题标签:T-cell Lymphoma、Cutaneous/Peripheral T-Cell Lymphoma、Peripheral T-cell Lymphoma、Primary Cutaneous T-cell Lymphoma、Cutaneous T-Cell Lymphoma, Unspecified、Cutaneous T-cell Lymphoma、Follicular T-Cell Lymphoma、Angioimmunoblastic T-cell Lymphoma、Sézary's Disease、Mycosis Fungoides。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04234048
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:T细胞淋巴瘤、皮肤/外周T细胞淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤(未分类)、原发性皮肤T细胞淋巴瘤、皮肤T细胞淋巴瘤(未特指)、皮肤T细胞淋巴瘤、滤泡性T细胞淋巴瘤。芬维A胺已被证明是一种相对安全且有效的抗癌治疗方法;然而,既往制剂中所用赋形剂导致的剂量限制性毒性阻碍了其治疗应用。本研究中的产品制剂(ST-001)是一种纳米级芬维A胺的磷脂混悬液。本研究是一项针对复发/难治性(R/R)T细胞非霍奇金淋巴瘤的1期试验,旨在确定ST-001纳米芬维A胺的安全性特征、药理学及最大耐受剂量(MTD)。
靶向T细胞非霍奇金淋巴瘤(T细胞NHL)的适应症包括:(1)皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL),包括蕈样肉芽肿(MF)和塞扎里综合征(SS);(2)非皮肤T细胞淋巴瘤(非CTCL)亚型:血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤(AITL)、未另行分类的外周T细胞淋巴瘤(PTCL-NOS);以及根据2016年世界卫生组织淋巴系统恶性肿瘤分类修订版定义的滤泡性T细胞淋巴瘤(FTCL)。
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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