BCMA/CD70靶向CAR-T治疗难治性儿童风湿病的临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦BCMA/CD70靶向CAR-T疗法用于难治性儿童风湿病的临床研究

Chongqing Precision Biotech Co., LtdChongqing Precision Biotech Co., Ltd
clinicaltrials
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其他分类Juvenile Dermatomyositis (JDM)Systemic Sclerosis (SSc)Primary Sjogren's Syndrome
Clinical Study of BCMA/CD70-targeted CAR-T Therapy for Refractory Pediatric Rheumatic Diseases

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

BCMA/CD70靶向CAR-T治疗难治性儿童风湿病的临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦BCMA/CD70靶向CAR-T疗法用于难治性儿童风湿病的临床研究。覆盖疾病包括幼年皮肌炎(JDM)、多关节型幼年特发性关节炎、系统性硬化症(SSc)和原发性干燥综合征。源站描述指出,儿童风湿病包含上述类型,其中JDM为最常见的幼年特发性炎症性肌病,表现为近端肢体肌无力和皮疹,可伴呼吸、心血管、消化及神经系统受累;幼年特发性关节炎以慢性滑膜炎为主,可致多器官功能损害,是儿童致残和致盲的重要原因。该数据可用于了解该CAR-T疗法的适应症范围与相关疾病背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:幼年皮肌炎(JDM)、多关节型幼年特发性关节炎、系统性硬化症(SSc)、原发性干燥综合征。儿童风湿病包括幼年皮肌炎(JDM)、多关节型幼年特发性关节炎、系统性硬化症(SSc)、原发性干燥综合征等。幼年皮肌炎(JDM)是一种非化脓性慢性自身免疫性疾病,是最常见的幼年特发性炎症性肌病类型。其临床表现包括近端肢体肌无力和各种皮疹,可能伴有呼吸、心血管、消化和神经系统等多系统受累。幼年特发性关节炎(JIA)主要以关节慢性滑膜炎为特征,也可能伴有多个器官的功能损害。它是儿童致残和致盲的重要原因。

【主题与分类】

主题标签:Juvenile Dermatomyositis (JDM)、Systemic Sclerosis (SSc)、Primary Sjogren's Syndrome。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07184450

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数据说明

疾病:幼年型皮肌炎(JDM)、多关节型幼年特发性关节炎、系统性硬化症(SSc)、原发性干燥综合征。儿童风湿性疾病包括幼年型皮肌炎(JDM)、多关节型幼年特发性关节炎、系统性硬化症(SSc)、原发性干燥综合征等。幼年型皮肌炎(JDM)是一种非化脓性慢性自身免疫性疾病,也是最常见的幼年特发性炎性肌病。其临床表现包括四肢近端肌肉无力和多种皮疹,可能伴有呼吸、心血管、消化和神经等多个系统受累。幼年特发性关节炎(JIA)主要以关节慢性滑膜炎为特征,也可能伴有多个器官的功能损害。它是儿童期致残和致盲的重要原因。多关节型是JIA中较为常见的亚型,关节症状严重。系统性硬化症(SSc)以皮肤增厚和硬化为特征,也可累及内脏器官。干燥综合征(SS)是一种影响外分泌腺的全身性自身免疫性疾病。

儿童SS的临床表现主要为反复腮腺炎、腮腺肿胀及全身症状。尽管采取了积极的治疗措施,这些患者仍对治疗不耐受或无反应,导致高致残率和高死亡率。CAR-T疗法是一种过继性细胞疗法,利用基因修饰技术重编程T细胞,并通过抗原特异性识别清除表达疾病相关抗原的靶细胞。自2019年以来,CAR-T细胞疗法已成功应用于自身免疫性疾病。系统性红斑狼疮、系统性硬化症、特发性炎性肌病等多种自身免疫性疾病均取得了良好的治疗效果。这些结果提示,CAR-T细胞可能在多种不同的B细胞介导和自身抗体驱动的人类自身免疫性疾病中发挥作用,有望为难治性儿童风湿病的治疗带来突破。

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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