JSP191用于匹配无关供者移植治疗慢性肉芽肿病的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病(CGD)患者接受匹配无关供者(MUD)移植的试点研究

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 DiseaseCGD
Study to Assess the Use of JSP191 in Matched Unrelated Donor Transplantation for Chronic Granulomatous Disease (CGD)

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

JSP191用于匹配无关供者移植治疗慢性肉芽肿病的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病(CGD)患者接受匹配无关供者(MUD)移植的试点研究。研究采用alemtuzumab与全身照射(TBI)联合研究性新药JSP191的预处理方案,输注高剂量供者移植物后使用移植后环磷酰胺。主要目标是测量JSP191联合高细胞剂量移植物的植入率,次要目标包括评估总生存期和安全性。数据可用于分析移植预后、植入率及生存相关因素(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,CGD。研究描述:这是一项针对慢性肉芽肿病(CGD)患者的试点研究,使用未经处理的匹配无关供者(MUD)移植物。预处理方案将使用alemtuzumab(Campath-1H,Genzyme Corporation)和全身照射(TBI),联合研究性新药JSP191。参与者将接受高剂量供者移植物输注,随后接受移植后环磷酰胺(Cytoxan,Baxter International, Inc)。本研究将确定在基于alemtuzumab/TBI的预处理方案中,用新研究性药物JSP191替代busulfan是否能使CGD患者获得植入。目标:主要目标:- 测量JSP191联合高细胞剂量移植物的植入率。次要目标: 评估总生存期。 评估安全

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05600907

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数据说明

疾病:慢性肉芽肿病,CGD。研究描述:这是一项针对慢性肉芽肿病(CGD)患者的初步研究,使用未经处理的配型相合无关供者(MUD)移植物。预处理方案将使用阿仑单抗(Campath-1H,Genzyme公司)和全身照射(TBI),联合研究性新药JSP191。受试者将接受高剂量供者移植物输注,随后接受移植后环磷酰胺(Cytoxan,Baxter International, Inc)。本研究将确定在以阿仑单抗/TBI为基础的预处理方案中,用新研究性药物JSP191替代白消安是否能在CGD患者中实现植入。目的:主要目的:- 测量使用JSP191联合高细胞剂量移植物的植入率。次要目的:* 评估总生存期。* 在以TBI和阿仑单抗为基础的方案中,评估JSP191用于CGD患者未经处理无关供者移植的安全性和有效性。* 评估移植物抗宿主病(GvHD)。* 评估接受JSP191者的长期植入情况。

  • 评估免疫重建的水平及动力学。 * 评估JSP191在CGD患者中的药代动力学(PK)特性。 探索性目标: * 评估炎性细胞因子对植入、炎症反应及移植物排斥的影响。 * 进一步阐明参与GvHD发生及移植物排斥/失败的因素。 终点: 主要终点: - 移植后第100天、1年及2年时,≥85%的参与者中氧化酶阳性中性粒细胞植入率≥20%,从而降低移植失败或排斥的发生率。髓系嵌合及/或氧化酶阳性率≥20%将被视为已植入。 次要终点: * 总生存期。 * 安全性将通过记录与JSP191相关而非与GvHD或植入相关的不良事件(AEs)来评估。AE发生率的增加或发展

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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