Elranatamab治疗复发难治性多发性骨髓瘤的IV期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项在印度开展的IV期、多中心、开放标签、单臂研究,旨在评估Elranatamab在复发或难治性多发性骨髓瘤成人患者中的安全性和有效性

PfizerPfizer
clinicaltrials
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蛋白质Relapsed/Refractory Multiple MyelomaMultiple Myeloma
A Phase IV Study to Learn About the Study Medicine Called Elranatamab in People With Multiple Myeloma That is Not Responding to Four or More Standard Treatments or Has Come Back After Several Standard Treatments

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Elranatamab治疗复发难治性多发性骨髓瘤的IV期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项在印度开展的IV期、多中心、开放标签、单臂研究,旨在评估Elranatamab在复发或难治性多发性骨髓瘤成人患者中的安全性和有效性。研究对象为既往接受过至少四线治疗(包括免疫调节剂、蛋白酶体抑制剂和抗CD38抗体)且末次治疗出现疾病进展的患者,计划在约10个中心入组约100名参与者。数据可用于了解该药物在印度患者群体中的上市后表现(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发/难治性多发性骨髓瘤、多发性骨髓瘤。这项IV期、多中心、开放标签、单臂研究是在印度药品管理总局(CDSCO)批准elranatamab之后在印度开展的。该研究旨在满足上市后要求,并进一步表征elranatamab在印度复发或难治性多发性骨髓瘤患者中的安全性和有效性。该研究计划在印度约10个中心入组约100名参与者。研究人群由印度成人复发或难治性多发性骨髓瘤患者组成,这些患者已接受过至少四线既往治疗,包括免疫调节剂、蛋白酶体抑制剂和抗CD38抗体,且末次治疗出现疾病进展。符合入选标准的参与者将

【主题与分类】

主题标签:Relapsed/Refractory Multiple Myeloma、Multiple Myeloma。本站分类:肿瘤/多发性骨髓瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07881835

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    • 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/难治性多发性骨髓瘤、多发性骨髓瘤。这项4期、多中心、开放标签、单臂研究是在印度中央药品标准控制组织(CDSCO)批准elranatamab后于印度开展的。该研究旨在满足上市后要求,并进一步表征elranatamab在印度复发或难治性多发性骨髓瘤患者中的安全性和有效性。该研究计划在印度约10个研究中心入组约100名受试者。研究人群由印度成年复发或难治性多发性骨髓瘤患者组成,这些患者既往至少接受过四线治疗,包括免疫调节剂、蛋白酶体抑制剂和抗CD38抗体,且在接受末次治疗期间出现疾病进展。符合入选标准的受试者将进入开放标签治疗阶段,接受elranatamab单药治疗。Elranatamab将采用递增给药方案给药,即第1天12 mg、第4天32 mg,随后从第2周至第24周以76 mg全治疗剂量每周给药一次。

对于已接受至少24周治疗且达到缓解的受试者,给药间隔将调整为每2周一次。随后,若缓解得以维持,根据研究者的判断,可在第13周期第1天之后将给药间隔延长至每4周一次。研究评估将按照活动时间表进行,包括疾病缓解评估、安全性监测以及研究特定临床数据的收集。本研究无对照药或对照组。在研究治疗完成或终止后,受试者将进行结束治疗(EOT)访视,预计在入组后约12个月进行。受试者随后将在研究治疗末次给药后约3个月完成安全性随访访视。本研究将进一步明确安全

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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