US Zamto-cel 自身免疫性疾病数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Zamto-cel 这一靶向 CD19 和 CD20 双抗原的自体 CAR-T 疗法,用于难治性自身免疫性疾病

Miltenyi Biomedicine GmbHMiltenyi Biomedicine GmbH
clinicaltrials
浏览 17
基因组分类Lupus NephritisSystemic Lupus ErythematosusSystemic Sclerosis (SSc)Diffuse Cutaneous Systemic Sclerosis
US Zamto-cel Autoimmune Diseases

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

US Zamto-cel 自身免疫性疾病数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Zamto-cel 这一靶向 CD19 和 CD20 双抗原的自体 CAR-T 疗法,用于难治性自身免疫性疾病。覆盖疾病包括狼疮性肾炎、系统性红斑狼疮、系统性硬化症及弥漫性皮肤系统性硬化症。数据涉及一项 1 期多队列剂量探索研究,包含白细胞分离采集、环磷酰胺联合氟达拉滨清淋预处理,以及按体重计算的 CAR-T 细胞静脉输注剂量。可用于免疫系统疾病治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:狼疮性肾炎、系统性红斑狼疮、系统性硬化症(SSc)、弥漫性皮肤系统性硬化症。这是一项 1 期、多队列、剂量探索研究,评估靶向 CD19 和 CD20 双抗原的自体 T 细胞工程化产品,用于标准治疗后难治性自身免疫性疾病受试者。研究产品 Zamto-cel 是一种嵌合抗原受体 T 细胞(CAR-T)疗法,经基因工程改造使受试者 T 细胞表面表达 CAR。符合条件的受试者将接受白细胞分离术以采集生产所需的细胞。在输注新鲜 CAR-T 产品前,受试者将接受由环磷酰胺和氟达拉滨组成的清淋方案。CAR-T 细胞输注将按剂量水平以 2.5 x 10^6 或 1.0 x 10^6 CAR+ 细胞/kg 体重的剂量经静脉给药。

【主题与分类】

主题标签:Lupus Nephritis、Systemic Lupus Erythematosus、Systemic Sclerosis (SSc)、Diffuse Cutaneous Systemic Sclerosis。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06708845

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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:狼疮性肾炎、系统性红斑狼疮、系统性硬化症(SSc)、弥漫性皮肤型系统性硬化症。这是一项1期、多队列、剂量探索研究,评估经工程化改造以靶向CD19和CD20双抗原的自体T细胞,用于标准治疗后仍难治的自身免疫性疾病受试者。研究产品Zamto-cel是一种嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)疗法,经基因工程改造使受试者T细胞表面表达CAR。符合条件的受试者将接受白细胞分离术,以采集生产所需的细胞。在输注新鲜CAR-T产品之前,受试者将接受由环磷酰胺和氟达拉滨组成的淋巴细胞清除方案。CAR-T细胞输注将按2.5 x 10^6或1.0 x 10^6 CAR+细胞/kg体重的剂量经静脉给药,具体取决于队列所分配的剂量水平。研究最初将按交错方式每队列入组3名受试者以评估安全性。在确认安全性后,研究将进入队列特定的推荐2期剂量(RP2D)和剂量扩展阶段。

受试者将被监测长达1年,以评估安全性、初步疗效及健康相关生活质量(HRQoL)。额外的长期随访将根据单独的长期随访方案进行。

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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