泊马度胺联合剂量调整EPOCH方案联合或不联合利妥昔单抗治疗HIV相关淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 相关淋巴瘤,涵盖弥漫大细胞淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、浆母细胞淋巴瘤及 B 细胞肿瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他分类Diffuse Large Cell LymphomaNon-Hodgkin LymphomaBurkitt LymphomaPlasmablastic LymphomaB-Cell Neoplasm
Pomalidomide and Dose-Adjusted EPOCH +/- Rituximab for HIV-Associated Lymphomas

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

泊马度胺联合剂量调整EPOCH方案联合或不联合利妥昔单抗治疗HIV相关淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 相关淋巴瘤,涵盖弥漫大细胞淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、浆母细胞淋巴瘤及 B 细胞肿瘤。数据涉及泊马度胺联合剂量调整 EPOCH 方案,联合或不联合利妥昔单抗的治疗研究。可用于 HIV 感染者中非霍奇金淋巴瘤亚型的识别与分类研究,支持肿瘤学与血液学领域对 EBV 相关淋巴瘤的探索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫大细胞淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、浆母细胞淋巴瘤、B 细胞肿瘤。背景: 非霍奇金淋巴瘤(NHL)是美国人类免疫缺陷病毒(HIV)感染者(PLWH)中最常见的癌症。即使在抗逆转录病毒治疗(ART)的现代时代,PLWH 患 NHL 的风险也比一般人群高 11 至 17 倍,部分原因是 CD4+ T 细胞淋巴细胞减少,但也由于慢性病毒抗原刺激导致的免疫失调和耗竭。 最常见的 NHL 亚型是弥漫大细胞淋巴瘤(DLBCL)和伯基特淋巴瘤(BL),在 PLWH 中与致癌病毒 Epstein Barr 病毒(EBV)的关联比一般人群更频繁,这预示着更差的预后。* 浆母细胞淋巴瘤(PBL)是一种罕见的 CD20 阴性 B 细胞淋巴瘤,几乎完全与 EBV 相关

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large Cell Lymphoma、Non-Hodgkin Lymphoma、Burkitt Lymphoma、Plasmablastic 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/NCT05389423

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    • 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:弥漫大细胞淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、浆母细胞淋巴瘤、B细胞肿瘤。背景:* 在美国,非霍奇金淋巴瘤(NHL)是HIV感染者(PLWH)中最常见的癌症。即使在抗逆转录病毒治疗(ART)的现代时代,PLWH患NHL的风险比一般人群高11至17倍,部分原因是CD4+ T细胞淋巴细胞减少,但也与慢性病毒抗原刺激导致的免疫失调和耗竭有关。* 最常见的NHL亚型是弥漫大细胞淋巴瘤(DLBCL)和伯基特淋巴瘤(BL),在PLWH中,这两种亚型与致癌病毒爱泼斯坦-巴尔病毒(EBV)的关联远比一般人群更为频繁,预示着较差的预后。* 浆母细胞淋巴瘤(PBL)是一种罕见的CD20阴性B细胞淋巴瘤,几乎仅见于PLWH,与EBV密切相关。

  • 尽管这些淋巴瘤亚型在普通人群中也会发生,但其表现和发病机制可能有所不同——这意味着在HIV相关淋巴瘤中,可能需要考虑不同的治疗靶点和策略,因此有必要针对这一服务不足的患者群体开展临床试验。* 来那度胺,一种第二代免疫调节药物,在两项随机试验中的一项中显示,与化疗联合用于晚期DLBCL时具有安全性并可改善生存。* 泊马度胺,一种第三代免疫调节剂,在原发性中枢神经系统(CNS)淋巴瘤中具有活性,表明其在NHL和CNS受累中均有作用,而CNS受累在PLWH和NHL中更为常见。在多项参数上,它比来那度胺更强效。* 泊马度胺已被证明可增加自然杀伤(NK)细胞和T细胞活化,并逆转T细胞衰老,此外还可增加PLWH和癌症患者中的CD4+ T细胞计数。它还能在体外增强EBV诱导肿瘤细胞系中表面免疫标志物的表达。* 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)联合利妥昔单抗(DA-EPOCH-R)是一种蒽

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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