高剂量外周血干细胞移植联合移植后环磷酰胺治疗慢性肉芽肿病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病患者接受高剂量外周血干细胞移植联合移植后环磷酰胺的治疗方案

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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其他预测Chronic Granulomatous Disease Transplant
High Dose Peripheral Blood Stem Cell Transplantation With Post Transplant Cyclophosphamide for Patients With Chronic Granulomatous Disease

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

高剂量外周血干细胞移植联合移植后环磷酰胺治疗慢性肉芽肿病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病患者接受高剂量外周血干细胞移植联合移植后环磷酰胺的治疗方案。研究采用阿仑单抗、靶向白消安和全身照射预处理,配合10/10相合同胞或无关供者移植物或9/10单HLA错配移植物,移植后使用环磷酰胺和西罗莫司。主要目标是在不增加移植物抗宿主病风险的前提下,通过高细胞剂量确定植入率,并与Protocol 07-I-0075的移植物排斥/失败及GvHD发生率进行比较。次要目标包括测量植入动力学、通过嵌合状态评估免疫重建水平与动力学,以及进一步阐明GvHD和移植物排斥相关因素。数据可用于移植预后预测与免疫重建分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肉芽肿病移植。研究描述:阿仑单抗、靶向白消安和全身照射,联合10/10相合同胞或无关供者移植物或9/10单HLA错配移植物,随后给予移植后环磷酰胺。主要目标:通过使用高细胞剂量确定植入率,同时通过移植后环磷酰胺和西罗莫司联合以白消安为基础的预处理方案,不增加GvHD风险。我们将把移植物排斥/失败和GvHD的发生率与Protocol 07-I-0075中获得的发生率进行比较。次要目标:测量使用该方案时的植入率和植入动力学。评估使用移植后环磷酰胺时免疫重建的水平与动力学(通过嵌合状态)。进一步阐明GvHD和移植物排斥发生中涉及的因素。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Granulomatous Disease Transplant。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02629120

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:慢性肉芽肿病移植。研究描述:阿仑单抗、靶向白消安和全身照射,联合10/10相合的相关或无关供者移植物或9/10单HLA错配移植物,随后进行移植后环磷酰胺治疗。主要目标:确定使用高细胞剂量时的植入率,同时通过移植后环磷酰胺和西罗莫司联合基于白消安的预处理方案,不增加移植物抗宿主病风险。我们将比较移植物排斥/失败和移植物抗宿主病的发生率与方案07-I-0075中获得的发生率。次要目标:测量使用此类方案的植入率和植入动力学。评估使用移植后环磷酰胺时免疫重建的水平(通过嵌合体)和动力学。进一步阐明参与移植物抗宿主病和移植物排斥/失败发展的因素。评估在阿仑单抗和移植后环磷酰胺治疗背景下病毒感染的风险。

主要终点:降低移植物失败或排斥的发生率(定义为在BMT后第100天、6个月和1年时,至少95%的参与者中氧化酶阳性中性粒细胞植入率>20%),将作为无事件生存期(EFS)进行评估。移植物失败将导致疾病复发。这将与GvHD一起以复合形式进行评估(见生物统计学考虑部分第17节)。次要终点:3-4级aGvHD发生率相同或降低至<20%。建立稳定的混合嵌合状态。提高免疫重建的速度。总生存期。三级终点:评估炎症标志物作为植入综合征风险因素的作用。

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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