FAP iCDC 二次输注治疗终末期扩张型心肌病的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 FAP 靶向免疫抑制性 CAR-DC(iCDC)二次输注治疗终末期扩张型心肌病的安全性与有效性

Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of MedicineSecond Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine
clinicaltrials
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蛋白质Dilated Cardiomyopathy (DCM)Heart Failure
Safety and Efficacy of Second Infusion of FAP iCDC in End-stage Dilated Cardiomyopathy

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

FAP iCDC 二次输注治疗终末期扩张型心肌病的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 FAP 靶向免疫抑制性 CAR-DC(iCDC)二次输注治疗终末期扩张型心肌病的安全性与有效性。覆盖扩张型心肌病(DCM)与心力衰竭,涉及免疫激活、心肌纤维化及靶向心脏纤维化的免疫调节治疗策略。研究组已开发靶向成纤维细胞活化蛋白(FAP)的新型免疫抑制性嵌合抗原受体修饰树突状细胞(CAR-DC)疗法,旨在减轻心肌纤维化并改善心功能;临床前研究显示该疗法在心力衰竭动物模型中显著改善心功能与生存。可用于心力衰竭与 DCM 相关治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:扩张型心肌病(DCM)、心力衰竭。心力衰竭是一种高发病率和高死亡率的危及生命的综合征。扩张型心肌病(DCM)是终末期心力衰竭的主要原因,目前针对晚期DCM的治疗仍然有限。免疫激活和心肌纤维化在心力衰竭进展中起关键作用。通过免疫调节靶向心脏纤维化已成为一种潜在的治疗策略。本研究组开发了一种新型的靶向成纤维细胞活化蛋白(FAP)的免疫抑制性嵌合抗原受体修饰树突状细胞(CAR-DC)疗法,旨在减少心脏纤维化并改善心脏功能。临床前研究表明,靶向FAP的免疫抑制性CAR-DC(iCDC)疗法在心力衰竭动物模型中显著改善了心脏功能和生存率,且安全性良好。基于这些发现,已开展了一项针对终末期DCM患者单次输注iCDC的探索性临床研究,截至三个月的初步随访结果显示良好的安全性和潜在的临床获益。然而,在临床实践中,终末期DCM患者可能因感染或其他诱因出现心功能反复恶化。第二次给予iCDC能否恢复或进一步改善心脏功能仍不清楚。因此,本研究旨在评估对初始治疗后心功能恶化的终末期扩张型心肌病患者第二次输注靶向FAP的免疫抑制性CAR-DC的安全性和初步疗效。

【主题与分类】

主题标签:Dilated Cardiomyopathy (DCM)、Heart Failure。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07516288

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:扩张型心肌病(DCM)、心力衰竭。心力衰竭是一种高发病率和高死亡率的危及生命的综合征。扩张型心肌病(DCM)是终末期心力衰竭的主要原因,目前针对晚期DCM的治疗手段仍然有限。免疫激活和心肌纤维化在心力衰竭进展中起关键作用。通过免疫调节靶向心脏纤维化已成为一种潜在的治疗策略。本课题组研发了一种新型的靶向成纤维细胞活化蛋白(FAP)的免疫抑制性嵌合抗原受体修饰树突状细胞(CAR-DC)疗法,旨在减轻心脏纤维化并改善心脏功能。临床前研究表明,靶向FAP的免疫抑制性CAR-DC(iCDC)疗法在心力衰竭动物模型中显著改善了心脏功能和生存率,且安全性良好。基于这些发现,已开展了一项针对终末期DCM患者单次输注iCDC的探索性临床研究,截至三个月的初步随访结果显示良好的安全性和潜在的临床获益。

然而,在临床实践中,终末期DCM患者可能因感染或其他诱因导致心功能反复恶化。再次给予iCDC能否恢复或进一步改善心功能尚不清楚。因此,本研究旨在评估对初次治疗后心功能恶化的终末期扩张型心肌病患者再次输注FAP靶向免疫抑制性CAR-DC的安全性和初步疗效。

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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