YTS109细胞治疗复发难治性自身免疫性疾病的临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项关于YTS109细胞治疗复发难治性自身免疫性疾病的临床研究。覆盖的疾病包括系统性红斑狼疮、系统性硬化症、炎性肌病、抗中性粒细胞胞质抗体相关性血管炎、抗磷脂综合征、类风湿关节炎、IgG4相关疾病及干燥综合征

基本信息
资源简介
YTS109细胞治疗复发难治性自身免疫性疾病的临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项关于YTS109细胞治疗复发难治性自身免疫性疾病的临床研究。覆盖的疾病包括系统性红斑狼疮、系统性硬化症、炎性肌病、抗中性粒细胞胞质抗体相关性血管炎、抗磷脂综合征、类风湿关节炎、IgG4相关疾病及干燥综合征。源站描述还介绍了自身免疫性疾病的背景,即免疫系统错误攻击自身组织导致损伤,并可按受累部位分为器官特异性与全身性两类。该数据可用于了解该细胞疗法的适应症范围及自身免疫性疾病研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:系统性红斑狼疮(SLE)、系统性硬化症(SSc)、炎性肌病、抗中性粒细胞胞质抗体相关性血管炎、抗磷脂综合征(APS)、类风湿关节炎(RA)、IgG4相关疾病、干燥综合征。背景:自身免疫性疾病(AIDs)是一组免疫系统错误地靶向并攻击自身组织、导致组织损伤的疾病。根据受累部位,自身免疫性疾病可大致分为两类:器官特异性自身免疫性疾病,如影响神经系统的重症肌无力、涉及胰岛细胞破坏的1型糖尿病,以及针对肝脏的自身免疫性肝炎;以及影响多个组织和器官的全身性自身免疫性疾病,反映免疫系统失衡,如系统性红斑狼疮
【主题与分类】
主题标签:Systemic Lupus Erythematosus (SLE)、Systemic Sclerosis (SSc)、Inflammatory Myopathy、Antiphospholipid Syndrome (APS)、Rheumatoid Arthritis (RA)、IgG4-Related Diseases、Sjogren's Syndrome。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06978647
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06978647
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:系统性红斑狼疮(SLE)、系统性硬化症(SSc)、炎症性肌病、抗中性粒细胞胞浆抗体相关性血管炎、抗磷脂综合征(APS)、类风湿关节炎(RA)、IgG4相关疾病、干燥综合征。背景:自身免疫性疾病(AIDs)是一组免疫系统错误地针对并攻击自身组织,导致组织损伤的疾病。根据受累部位,自身免疫性疾病大致可分为两类:器官特异性自身免疫性疾病,如影响神经系统的重症肌无力、涉及胰岛β细胞破坏的1型糖尿病和针对肝脏的自身免疫性肝炎;以及影响多个组织和器官的系统性自身免疫性疾病,反映了免疫系统失衡,如系统性红斑狼疮(SLE)、干燥综合征(SS)和系统性硬化症(SSc)。近年来,AIDs的治疗取得了进展。然而,特别是复发/难治性患者,仍面临着重大的未满足的临床需求。
CAR-T细胞疗法已成为自身免疫性疾病的一种创新治疗方式,其安全性可控且疗效持久,值得未来进一步开展临床探索与研究。YTS109细胞是一种靶向CD19的通用型同种异体STAR-T细胞疗法,旨在高效清除AIDs患者体内的B细胞并减轻自身免疫反应。设计:这是一项单中心、单臂、前瞻性探索性临床试验,旨在评估YTS109细胞疗法在复发/难治性自身免疫性疾病患者中的安全性、初步疗效及药代动力学/药效动力学(PK/PD)特征。约6-12例年龄18-65岁的患者将接受单次YTS109细胞输注(1.5×10⁶个细胞/kg)。主要终点为观察不良事件(AEs)的类型、严重程度和发生频率以及疗效评估。本研究已获得中国人民解放军(PLA)G的IRB批准
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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