CD19/CD22/BCMA CAR-T细胞(BZE2204)治疗复发或难治性自身免疫病的探索性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于CD19/CD22/BCMA CAR-T细胞(BZE2204)治疗复发或难治性自身免疫病的单臂、开放标签、剂量递增与扩展的探索性研究

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clinicaltrials
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其他Idiopathic Inflammatory Myopathies(IIM)Immune Thrombocytopenia(ITP)Systemic Lupus Erythematosus(SLE)
An Exploratory Study of CD19/CD22/BCMA CAR-T Cells (BZE2204) in Subjects With Relapsed or Refractory Autoimmune Diseases

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

CD19/CD22/BCMA CAR-T细胞(BZE2204)治疗复发或难治性自身免疫病的探索性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于CD19/CD22/BCMA CAR-T细胞(BZE2204)治疗复发或难治性自身免疫病的单臂、开放标签、剂量递增与扩展的探索性研究。覆盖特发性炎症性肌病(IIM)、免疫性血小板减少症(ITP)和系统性红斑狼疮(SLE)三类疾病。研究主要目的为评估BZE2204的安全性和耐受性,确定最大耐受剂量(MTD)或推荐剂量(RD),次要目的包括药代动力学(PK)、药效动力学(PD)和初步疗效评价。数据可用于了解该细胞疗法在自身免疫病中的研究设计、剂量探索及安全性评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特发性炎症性肌病(IIM)、免疫性血小板减少症(ITP)、系统性红斑狼疮(SLE)。这是一项单臂、开放标签、剂量递增和扩展的探索性研究,主要目的是评估BZE2204在活动性复发或难治性自身免疫病患者中的安全性和耐受性,并确定最大耐受剂量(MTD)或推荐剂量(RD)以供未来研究。次要目的将评估药代动力学(PK)、药效动力学(PD)和初步疗效。本研究流程包括筛选期(单采前≤28天)、单采期(入组时进行,输注前≤10天)、基线期(输注前2-3天)、第0天输注BZE2204 CAR-T细胞、安全性和有效性评估期(第1天至第6个月)、长期随访期(第6个月至第12个月)。

【主题与分类】

主题标签:Idiopathic Inflammatory Myopathies(IIM)、Immune Thrombocytopenia(ITP)、Systemic Lupus Erythematosus(SLE)。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07174843

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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

疾病类型:特发性炎性肌病(IIM)、免疫性血小板减少症(ITP)、系统性红斑狼疮(SLE)。这是一项单臂、开放标签、剂量递增和扩展的探索性研究,主要目的是评估BZE2204在活动性复发或难治性自身免疫性疾病患者中的安全性和耐受性,并确定最大耐受剂量(MTD)或未来研究的推荐剂量(RD)。次要目的将评估药代动力学(PK)、药效动力学(PD)和初步疗效。本研究流程包括筛选期(单采前≤28天)、单采期(入组时进行,输注前≤10天)、基线期(输注前2-3天)、第0天BZE2204 CAR-T细胞输注、安全性和有效性评估期(第1天至第6个月)、长期随访期(第6个月至第12个月)。

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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