BGB-A317治疗复发或难治性成熟T细胞和NK细胞肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、前瞻性、非随机、开放标签的2期临床研究,评估BGB-A317在复发或难治性成熟T细胞和自然杀伤(NK)细胞肿瘤受试者中的安全性和有效性

基本信息
资源简介
BGB-A317治疗复发或难治性成熟T细胞和NK细胞肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、前瞻性、非随机、开放标签的2期临床研究,评估BGB-A317在复发或难治性成熟T细胞和自然杀伤(NK)细胞肿瘤受试者中的安全性和有效性。研究设三个队列:队列1为复发或难治性结外NK/T细胞淋巴瘤(鼻型或非鼻型);队列2为其他复发或难治性成熟T细胞肿瘤,限于外周T细胞淋巴瘤-非特指型(PTCL-NOS)、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤(AITL)或间变性大细胞淋巴瘤(ALCL);队列3为复发或难治性皮肤T细胞淋巴瘤。数据可用于肿瘤治疗反应与安全性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:外周T细胞淋巴瘤、PTCL、结外NK/T细胞淋巴瘤、结外NK/T细胞淋巴瘤鼻型、结外NK T细胞淋巴瘤、结外NK T细胞淋巴瘤鼻型、成人鼻型结外NK/T细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤。这是一项多中心、前瞻性、非随机、开放标签的2期临床研究,旨在评估BGB-A317在复发或难治性成熟T细胞和自然杀伤(NK)细胞肿瘤受试者中的安全性和有效性。共有三个队列: 队列1:复发或难治性(R/R)结外NK/T细胞淋巴瘤(ENKTL;鼻型或非鼻型) 队列2:其他R/R成熟T细胞肿瘤,限于以下组织学类型:外周T细胞淋巴瘤-非特指型(PTCL-NOS)、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤(AITL)或间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)* 队列3:R/R皮肤T细胞淋
【主题与分类】
主题标签:Peripheral T Cell Lymphoma、PTCL、Extranodal NK/T-cell Lymphoma、Extranodal NK T Cell Lymphoma、Extranodal NK T Cell Lymphoma, Nasal、Angioimmunoblastic T-cell Lymphoma、Peripheral T-cell Lymphoma NOS、Peripheral T-Cell Lymphoma Refractory、Anaplastic Large Cell Lymphoma、Cutaneous T-cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03493451
下载信息
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暂未开放公开下载
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03493451
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:外周T细胞淋巴瘤、PTCL、结外NK/T细胞淋巴瘤、结外NK/T细胞淋巴瘤(鼻型)、结外NK/T细胞淋巴瘤、结外NK/T细胞淋巴瘤(鼻型)、成人鼻型结外NK/T细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤。这是一项多中心、前瞻性、非随机、开放标签的2期临床研究,旨在评估BGB-A317在复发或难治性成熟T细胞和自然杀伤(NK)细胞肿瘤受试者中的安全性和有效性。
共有三个队列:* 队列1:复发或难治性(R/R)结外NK/T细胞淋巴瘤(ENKTL;鼻型或非鼻型)* 队列2:其他R/R成熟T细胞肿瘤,限于以下组织学类型:外周T细胞淋巴瘤-非特指型(PTCL-NOS)、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤(AITL)或间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)* 队列3:R/R皮肤T细胞淋巴瘤,限于蕈样肉芽肿(MF)或Sèzary综合征(SS)研究程序包括筛选期(最长35天);治疗期(直至疾病进展、不可耐受的毒性或撤回知情同意,以先发生者为准);安全性随访期(末次研究治疗后最长90天,针对所有不良事件(AE)和严重不良事件(SAE));以及生存随访期(持续时间因参与者而异)。
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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