Selinexor (KPT-330) 治疗复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤

研究为多中心、开放标签、Phase 2b 试验,分为两部分:Part 1 固定 60 mg 口服给药,入组 130 名无已证实临床获益治疗选择的 R/R DLBCL 参与者;Part 2 计划入组约 110 人,按 1:1 随机分配至 40 mg 或 60 mg 组,并按既往自体干细胞移植史分层

Karyopharm Therapeutics IncKaryopharm Therapeutics Inc
clinicaltrials
浏览 17
其他分类Diffuse Large B-cell Lymphoma
Selinexor (KPT-330) in Patients With Relapsed/Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Selinexor (KPT-330) 治疗复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Selinexor (KPT-330) 用于复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的临床研究。研究为多中心、开放标签、Phase 2b 试验,分为两部分:Part 1 固定 60 mg 口服给药,入组 130 名无已证实临床获益治疗选择的 R/R DLBCL 参与者;Part 2 计划入组约 110 人,按 1:1 随机分配至 40 mg 或 60 mg 组,并按既往自体干细胞移植史分层。数据可用于肿瘤/淋巴瘤治疗相关的分类或预测建模(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B细胞淋巴瘤。这是一项多中心、开放标签、Phase 2b 研究,评估选择性核输出抑制剂(SINE)selinexor(40 或 60 毫克[mg])口服(PO)给予复发/难治性 DLBCL 参与者。该研究分 2 部分(Part 1 和 Part 2)进行。对于 Part 1,固定 60 mg 剂量的 selinexor 口服给予 130 名复发/难治性 DLBCL 参与者,这些参与者没有已证实临床获益的治疗选择,符合入组标准且无任何排除标准,将入组接受 selinexor 直至疾病进展或不耐受发生。对于 Part 2,计划入组约 110 名参与者(每组 55 名)。参与者将按 1:1 比例随机(开放标签)分配至 Arm A(40 mg)或 Arm B(60 mg),并将根据既往自体干细胞移植史进行分层

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large 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/NCT02227251

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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。

数据说明

条件:弥漫性大B细胞淋巴瘤。这是一项多中心、开放标签的2b期研究,旨在评估选择性核输出抑制剂(SINE)selinexor(40或60毫克[mg])口服(PO)给药于复发/难治性(R/R)DLBCL参与者的效果。该研究分为两部分(第1部分和第2部分)进行。对于第1部分,固定剂量60 mg的selinexor口服给予130名R/R DLBCL参与者,这些参与者无已证实临床获益的治疗选择,符合入选标准且无排除标准,将入组接受selinexor治疗,直至疾病进展或不耐受发生。对于第2部分,计划入组约110名参与者(每组55名)。参与者将以1:1的比例随机(开放标签)分配至A组(40 mg)或B组(60 mg),并根据既往是否接受过自体干细胞移植(ASCT)进行分层。所有参与者将随访至疾病进展和/或死亡。

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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