RTX001 自体工程化巨噬细胞治疗肝硬化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 RTX001 自体工程化巨噬细胞疗法在终末期肝病伴近期肝功能失代偿患者中的首次人体 1/2 期开放标签研究

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clinicaltrials
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其他预测End-stage Liver Disease (ESLD)Cirrhosis, LiverCirrhosis, DecompensatedLiver DiseasesFibrosis and Cirrhosis of LiverDecompensated Liver CirrhosisDecompensated CirrhosisSteatotic Liver Disease
RTX001 Autologous Engineered Macrophages for Liver Cirrhosis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

RTX001 自体工程化巨噬细胞治疗肝硬化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 RTX001 自体工程化巨噬细胞疗法在终末期肝病伴近期肝功能失代偿患者中的首次人体 1/2 期开放标签研究。RTX001 由受试者自身白细胞中的巨噬细胞改造而成,研究旨在评估其安全性、耐受性与疗效。数据覆盖终末期肝病、肝硬化、失代偿性肝硬化、肝纤维化及脂肪性肝病等条件,可用于了解该细胞疗法的研究设计与适用人群,并支持相关安全性、耐受性和疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:终末期肝病(ESLD)、肝硬化、肝、失代偿性肝硬化、肝病、肝纤维化与肝硬化、失代偿性肝硬化、失代偿性肝硬化、脂肪性肝病。EMERALD 是一项首次人体 1/2 期开放标签研究,旨在评估 RTX001 在近期肝功能失代偿后的终末期肝病患者中的安全性、耐受性和疗效。RTX001 是一种自体工程化巨噬细胞细胞疗法。它由一个人自身的细胞制成。它使用一种称为巨噬细胞的白细胞。已发现这些细胞有助于改善肝硬化参与者的肝功能。为生产 RTX001,每位研究参与者必须首先经历一些步骤,使我们能够使用称为白细胞分离术的过程收集白细胞。白细胞分离术是一种将白细胞从

【主题与分类】

主题标签:End-stage Liver Disease (ESLD)、Cirrhosis, Liver、Cirrhosis, Decompensated、Liver Diseases、Fibrosis and Cirrhosis of Liver、Decompensated Liver Cirrhosis、Decompensated Cirrhosis、Steatotic Liver Disease。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06823713

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病状态:终末期肝病(ESLD)、肝硬化、肝脏、肝硬化、失代偿性、肝脏疾病、肝纤维化与肝硬化、失代偿性肝硬化、失代偿期肝硬化、脂肪性肝病。EMERALD是一项首次人体、1/2期、开放标签研究,旨在评估RTX001在近期发生肝功能失代偿的终末期肝病患者中的安全性、耐受性和有效性。RTX001是一种自体工程化巨噬细胞疗法。它由患者自身的细胞制成。它使用一种称为巨噬细胞的白细胞。已发现这些细胞有助于改善肝硬化参与者的肝功能。为生产RTX001,每位研究参与者必须首先接受相关步骤,以便我们通过一种称为白细胞单采术的过程采集白细胞。白细胞单采术是一种使用特定机器从采集的血液中分离白细胞的操作。采集的白细胞会被送往生产设施以制备RTX001。由于RTX001是一种自体产品,这意味着它只能回输给捐献细胞的同一参与者。

研究标题中使用的术语“自体巨噬细胞”是指来自同一个体体内的白细胞(巨噬细胞)(自体)。本研究中的数据将与一项名为OPAL(NCT06380335)的自然病史研究的外部对照数据进行比较,该研究正在主要位于英国(UK)和欧盟(EU)的相同研究中心,在相似的参与者人群中进行。

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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