REGN9220联合Odronextamab治疗复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项临床试验记录,研究REGN9220联合Regeneron药物odronextamab治疗复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤(BCNHL),条件包括弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)

Regeneron PharmaceuticalsRegeneron Pharmaceuticals
clinicaltrials
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其他Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)
REGN9220 in Combination With Odronextamab in Adult Participants With Relapsed or Refractory Aggressive B-Cell Non-Hodgkin Lymphomas (BCNHLs)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

REGN9220联合Odronextamab治疗复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项临床试验记录,研究REGN9220联合Regeneron药物odronextamab治疗复发或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤(BCNHL),条件包括弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)。研究评估联合用药的副作用、疗效、血药浓度、抗药抗体产生及机体和免疫系统变化。数据可用于了解该联合方案的安全性、有效性及药代动力学特征,支持淋巴瘤治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)。本研究将测试一种名为REGN9220的新实验性研究药物与一种名为odronextamab的Regeneron药物(两者均称为“研究药物”)联合使用,看其是否能帮助治疗侵袭性BCNHL患者,这些患者的疾病要么复发/恶化,要么对先前治疗无应答。本研究关注: REGN9220与odronextamab联合给药时可能引起哪些副作用 REGN9220与odronextamab联合给药时的疗效如何 在不同时间点联合给药时REGN9220在血液中的浓度 联合给药时机体是否产生针对REGN9220的抗体,这可能导致REGN9220疗效降低 联合给药后机体和免疫系统发生哪些变化,这有助于研究人员理解为何REGN9220联合odronextamab对某些人效果更好而对另一些人效果较差 什么是b

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07887750

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数据说明

疾病:弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)。本研究将测试一种名为REGN9220的新试验性研究药物与Regeneron公司药物odronextamab(两者均称为“研究药物”)联合使用,能否帮助治疗侵袭性BCNHL患者,这些患者的疾病要么复发/恶化,要么对既往治疗无应答。本研究旨在考察:* REGN9220与odronextamab联合给药时可能引起哪些副作用 * REGN9220与odronextamab联合给药时的疗效如何 * REGN9220与odronextamab联合给药时在不同时间点血液中的药物浓度 * 与odronextamab联合给药时,机体是否会产生针对REGN9220的抗体,这可能导致REGN9220疗效降低 * 接受REGN9220与odronextamab联合给药后,机体和免疫系统发生的变化,这有助于研究人员理解为何REGN9220联合odronextamab对某些人的效果优于其他人 * REGN9220与odronextamab联合给药时的最佳剂量

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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