靶向CD19和BCMA的通用型同种异体CAR-T细胞疗法(QT-019C)治疗难治性原发免疫性血小板减少症患者的安全性和初步疗效临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项单臂、开放标签临床试验,评估靶向CD19和BCMA的通用型异体CAR-T细胞疗法QT-019C在难治性原发免疫性血小板减少症患者中的安全性、耐受性和疗效,并获取药代动力学与药效动力学数据

Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and TechnologyUnion Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
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其他Immune Thrombocytopenia (ITP)
A Clinical Study Evaluating the Safety and Preliminary Efficacy of Universal Allogeneic CAR T-cell Therapy Targeting CD19 and BCMA(QT-019C)in Patients With Refractory Primary Immune Thrombocytopenia

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

靶向CD19和BCMA的通用型同种异体CAR-T细胞疗法(QT-019C)治疗难治性原发免疫性血小板减少症患者的安全性和初步疗效临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项单臂、开放标签临床试验,评估靶向CD19和BCMA的通用型异体CAR-T细胞疗法QT-019C在难治性原发免疫性血小板减少症患者中的安全性、耐受性和疗效,并获取药代动力学与药效动力学数据。研究分剂量递增和剂量扩展两个阶段,计划招募10至27名受试者,递增阶段采用3+3设计并设四个剂量组。数据可用于了解该疗法的试验设计、剂量探索及初步安全性与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:免疫性血小板减少症(ITP)。本研究是一项单臂、开放标签临床试验,旨在评估QT-019C在难治性原发ITP患者中的安全性、耐受性和疗效,并获取药代动力学(PK)和药效动力学(PD)数据。研究包括两个阶段:剂量递增和剂量扩展,计划招募10至27名受试者。剂量递增将遵循3+3设计,该阶段将纳入10至21名受试者。将设置四个剂量组(A组、B组、C组和D组)。签署知情同意书并通过纳入/排除标准筛选的受试者将接受白细胞分离、淋巴细胞清除预处理和单次QT-019C输注。受试者将接受定期检查以评估治疗的安全性和耐受性,以及PK、PD和初步e

【主题与分类】

主题标签:Immune Thrombocytopenia (ITP)。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07416032

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数据说明

适应症:免疫性血小板减少症(ITP)。本研究是一项单臂、开放标签临床试验,旨在评估QT-019C在难治性原发性ITP患者中的安全性、耐受性和有效性,并获取药代动力学(PK)和药效动力学(PD)数据。研究包括两个阶段:剂量递增和剂量扩展,计划招募10至27名受试者。剂量递增将采用3+3设计,该阶段将纳入10至21名受试者。将设置四个剂量组(A组、B组、C组和D组)。签署知情同意书并通过入选/排除标准筛选的受试者将接受白细胞分离术、淋巴细胞清除预处理以及单次QT-019C输注。受试者将接受定期检查,以评估治疗的安全性和耐受性,以及PK、PD和初步有效性数据。

在每个剂量组的最后一名受试者完成单次给药后28天的剂量限制性毒性(DLT)评估窗口后,经安全审查委员会(SRC)基于临床安全性数据评估同意进入下一剂量组,方可启动下一剂量组的入组和治疗。剂量递增完成后,SRC将根据剂量递增阶段的情况,决定是结束研究,还是选择一个剂量水平或剂量范围作为剂量扩展研究的推荐剂量(RD)。本阶段将纳入6名受试者,以进一步评估QT-019C的安全性和早期疗效。所有受试者将完成最长24个月的随访。

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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