Brexucabtagene Autoleucel (KTE-X19) 治疗复发/难治性套细胞淋巴瘤研究(队列3)

队列3纳入既往接受不超过五种方案但未接受过 BTKi 治疗的复发/难治性套细胞淋巴瘤受试者,用于满足 FDA 上市后要求

Kite, A Gilead CompanyKite, A Gilead Company
clinicaltrials
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其他预测Relapsed/Refractory Mantle Cell Lymphoma
Study of Brexucabtagene Autoleucel (KTE-X19) in Participants With Relapsed/Refractory Mantle Cell Lymphoma (Cohort 3)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Brexucabtagene Autoleucel (KTE-X19) 治疗复发/难治性套细胞淋巴瘤研究(队列3)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为研究 KTE-C19-102(NCT02601313)中新增队列3的注册信息。队列3纳入既往接受不超过五种方案但未接受过 BTKi 治疗的复发/难治性套细胞淋巴瘤受试者,用于满足 FDA 上市后要求。队列1和2的最终分析已完成,队列3数据单独分析。输注 anti-CD19 CAR T 细胞的受试者将在长期随访研究 KT-US-982-5968(NCT05041309)中完成剩余15年随访评估。数据可用于了解该人群的治疗与随访设计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发/难治性套细胞淋巴瘤。研究 KTE-C19-102(NCT02601313)在队列1和队列2中纳入了既往接受不超过5种方案(包括 BTKi)治疗的 r/r MCL 受试者。为满足 FDA 上市后要求,该研究新增队列3。队列3纳入既往接受不超过五种方案但未接受过 BTKi 治疗的 r/r MCL 受试者。队列1和队列2的最终分析已完成。队列3的数据单独分析。因此,本单独注册仅针对队列3。KTE-C19-102 结束后,接受 anti-CD19 CAR T 细胞输注的受试者将在单独的长期随访研究 KT-US-982-5968(NCT05041309)中完成剩余15年随访评估。

【主题与分类】

主题标签:Relapsed/Refractory Mantle Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04880434

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04880434

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

适应症:复发/难治性套细胞淋巴瘤。研究KTE-C19-102(NCT02601313)在第1和第2队列中入组了既往接受过最多5线治疗(包括BTK抑制剂)的r/r MCL受试者。为满足FDA上市后要求,本研究新增第3队列。第3队列纳入既往接受过最多5线治疗但未接受过BTK抑制剂治疗的r/r MCL受试者。第1和第2队列的最终分析已完成。第3队列的数据单独分析。因此,本项单独注册仅针对第3队列。KTE-C19-102结束后,接受抗CD19 CAR T细胞输注的受试者将在另一项长期随访研究KT-US-982-5968(NCT05041309)中完成剩余15年随访评估。

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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