TSEB联合Brentuximab治疗蕈样肉芽肿与Sézary综合征

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项2队列、开放标签、1B期临床试验,评估低剂量TSEB与brentuximab vedotin联用治疗蕈样肉芽肿或Sézary综合征患者的皮肤毒性、总体毒性及治疗反应,同时评估完全皮肤缓解持续时间、DOCB、淋巴结与血液肿瘤反应、皮肤相关生活质量

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其他预测Mycosis FungoidesSézary Syndrome
TSEB and Brentuximab for Treatment of Mycosis Fungoides & Sezary Syndrome

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

TSEB联合Brentuximab治疗蕈样肉芽肿与Sézary综合征

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项2队列、开放标签、1B期临床试验,评估低剂量TSEB与brentuximab vedotin联用治疗蕈样肉芽肿或Sézary综合征患者的皮肤毒性、总体毒性及治疗反应,同时评估完全皮肤缓解持续时间、DOCB、淋巴结与血液肿瘤反应、皮肤相关生活质量及神经毒性。患者按疾病分期入组两个队列,覆盖早期至晚期及转化型CTCL。数据可用于毒性预测、治疗反应分析及生活质量相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:蕈样肉芽肿、Sézary综合征。本研究是一项2队列、开放标签、1B期试验,旨在评估在蕈样肉芽肿或Sézary综合征患者中同时给予低剂量TSEB和brentuximab vedotin相关的皮肤毒性、总体毒性和治疗反应。还将评估完全皮肤缓解持续时间、DOCB以及淋巴结和血液中的肿瘤反应。此外,将评估皮肤相关生活质量和神经毒性。患者将根据疾病分期入组2个队列中的1个。队列A将包括早期疾病患者(选定的IB期患者,且既往接受过一个疗程治疗)以及IIA至IIIA期[若N0-1]患者。队列B将包括更适合低剂量治疗的晚期疾病患者(IIA至IIIA期[若N2-3]、IIIB期、IVA期和转化型CTCL)。

【主题与分类】

主题标签:Mycosis Fungoides、Sézary Syndrome。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02822586

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数据说明

适应症:蕈样肉芽肿、Sézary综合征。本研究是一项2队列、开放标签、1B期试验,旨在评估对蕈样肉芽肿或Sézary综合征患者同时给予低剂量TSEB与brentuximab vedotin相关的皮肤毒性、总体毒性及治疗反应。还将评估皮肤完全缓解持续时间、DOCB以及淋巴结和血液中的肿瘤反应。此外,将评估皮肤相关生活质量及神经毒性。患者将根据疾病分期入组2个队列中的1个。队列A将包括疾病分期较早的患者(既往接受过一程治疗的患者中选择IB期)以及IIA期至IIIA期[若N0-1])。队列B将包括疾病较晚期的患者(IIA期至IIIA期[若N2-3]、IIIB期、IVA期及转化型CTCL),且适合接受低剂量TSEB和/或全身治疗。所有患者将在开始低剂量TSEB前3周接受标准剂量的brentuximab vedotin静脉输注,随后每3周一次,共3个周期。

A组患者将在3个周期后完成维布妥昔单抗治疗;B组患者将继续接受维布妥昔单抗治疗,直至疾病进展或出现不可接受的毒性,以先发生者为准。若无疾病进展或不可接受的毒性,患者作为研究参与者可接受维布妥昔单抗治疗最长2年。两个队列均将按照标准方案,自维布妥昔单抗首次给药后3周开始,以6次分割(每周2次)给予总计12 Gy的TSEB(即低剂量TSEB)。由研究者完成的改良严重程度加权评估工具(mSWAT)(16)将用于确定基线的皮肤受累情况,以及自给予3剂维布妥昔单抗和低剂量TSEB后开始的皮肤治疗反应。Skindex-16是一种由患者完成的问卷,用于测量皮肤疾病患者的症状和毒性感知

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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