YTS109细胞治疗复发/难治性自身免疫性溶血性贫血研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对复发/难治性自身免疫性溶血性贫血的I期、单臂、开放标签、剂量递增与剂量扩展研究,评估YTS109 STAR-T细胞疗法的安全性、耐受性、疗效、药代动力学和药效动力学

China Immunotech (Beijing) Biotechnology Co., Ltd.China Immunotech (Beijing) Biotechnology Co., Ltd.
clinicaltrials
浏览 8
其他分类Autoimmune Hemolytic Anemia
Research on YTS109 Cell in Patients With Recurrent/Refractory Autoimmune Hemolytic Anemia

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

YTS109细胞治疗复发/难治性自身免疫性溶血性贫血研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对复发/难治性自身免疫性溶血性贫血的I期、单臂、开放标签、剂量递增与剂量扩展研究,评估YTS109 STAR-T细胞疗法的安全性、耐受性、疗效、药代动力学和药效动力学。研究对象为既往至少三线治疗失败的患者,设1e6和2e6 STAR+T细胞/kg两个剂量组,起始剂量按传统3+3设计进行,并可根据安全性、疗效等结果决定是否增至3e6 STAR+T细胞/kg。数据可用于血液系统疾病细胞治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:自身免疫性溶血性贫血。这是一项I期、单臂、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究。主要目的是评估YTS109 STAR-T细胞疗法在既往至少3线治疗失败的自身免疫性溶血性贫血患者中的安全性、耐受性、疗效、药代动力学和药效动力学。本研究设置两个剂量组:1e6 STAR+T细胞/kg和2e6 STAR+T细胞/kg。以1e6 STAR+T细胞/kg为起始剂量,按照传统3+3设计规则进行。在本研究中,如果在2e6 STAR+T细胞/kg剂量水平安全性良好但疗效不理想,SRC可根据临床前数据、累积安全性、耐受性、初步疗效、PK等结果决定是否继续将剂量增加至3e6 STAR+T细胞/kg。如果受试者无应答(NR)或exp

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Hemolytic Anemia。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/NCT07453836

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    • 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:自身免疫性溶血性贫血。这是一项I期、单臂、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究。主要目的是评估YTS109 STAR-T细胞疗法在已接受≥3线治疗失败的自身免疫性溶血性贫血患者中的安全性、耐受性、有效性、药代动力学和药效学。本研究设置两个剂量组:1e6 STAR+T细胞/kg和2e6 STAR+T细胞/kg。以1e6 STAR+T细胞/kg为起始剂量,按照传统3+3设计规则进行。在本研究中,若2e6 STAR+T细胞/kg剂量水平安全性良好但有效性不理想,SRC可根据临床前数据、累积安全性、耐受性、初步疗效、PK等结果决定是否继续将剂量递增至3e6 STAR+T细胞/kg。若受试者无应答(NR)或缓解后复发,可进行第二次输注——前提是患者自愿同意,且研究者经综合评估后判定潜在获益大于风险。

研究者可根据既往的安全性、有效性及药代动力学(PK)数据,决定再输注的时机、是否使用淋巴细胞清除预处理,以及再输注的剂量和次数。

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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