CS-206 用于镰状细胞病患者

该细胞经体外碱基编辑技术修饰 HBG 启动子中的 BCL11A 结合位点,使其失去结合 BCL11A 的能力,从而重新诱导 γ-珠蛋白链生成、提高血液中胎儿血红蛋白(HbF)浓度,以补偿缺失的成人血红蛋白 HbA 功能,实现临床治愈

Children's Hospital of Fudan UniversityChildren's Hospital of Fudan University
clinicaltrials
浏览 2
基因组Sickle Cell Disease
CS-206 in Patients With Sickle Cell Disease

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

CS-206 用于镰状细胞病患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为镰状细胞病(Sickle Cell Disease),涉及一种名为 CS-206 的自体 CD34+ 细胞悬液。该细胞经体外碱基编辑技术修饰 HBG 启动子中的 BCL11A 结合位点,使其失去结合 BCL11A 的能力,从而重新诱导 γ-珠蛋白链生成、提高血液中胎儿血红蛋白(HbF)浓度,以补偿缺失的成人血红蛋白 HbA 功能,实现临床治愈。该疗法针对当前治疗中缺乏匹配供者和异基因造血干细胞移植中移植物抗宿主病两大挑战。数据可用于了解该疗法的机制与适应症(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:镰状细胞病。CS-206 是一种自体 CD34+ 细胞悬液,经体外碱基编辑技术编辑,修饰 HBG 启动子中的 BCL11A 结合位点,使其失去结合 BCL11A 的能力,从而可重新诱导 γ-珠蛋白链的产生并提高血液中胎儿血红蛋白(HbF)的浓度,补偿缺失的成人血红蛋白 HbA 的功能,以实现临床治愈。该疗法针对当前该疾病治疗中的两大挑战:缺乏匹配供者以及异基因造血干细胞移植中的移植物抗宿主病。

【主题与分类】

主题标签:Sickle Cell Disease。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07000318

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07000318

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

适应症:镰状细胞病。CS-206是一种自体CD34+细胞悬液,经体外碱基编辑技术编辑,修饰HBG启动子中的BCL11A结合位点,使其丧失与BCL11A结合的能力,从而重新诱导γ-珠蛋白链的产生,提高血液中胎儿血红蛋白(HbF)的浓度,代偿缺失的成人血红蛋白HbA的功能,实现临床治愈。该疗法解决了当前该疾病治疗中的两大挑战:缺乏匹配供者以及异基因造血干细胞移植中的移植物抗宿主病。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案