TCRα/β去除联合CD45RA去除供者淋巴细胞输注的Haplocompatible移植治疗SCID
研究通过外周血处理去除可能诱发移植物抗宿主病(GVHD)的α/β和CD45RA+ T细胞,同时保留供者γδ和记忆T细胞,以促进T、B细胞恢复

基本信息
资源简介
TCRα/β去除联合CD45RA去除供者淋巴细胞输注的Haplocompatible移植治疗SCID
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于严重联合免疫缺陷(SCID)的Haplocompatible移植研究。研究通过外周血处理去除可能诱发移植物抗宿主病(GVHD)的α/β和CD45RA+ T细胞,同时保留供者γδ和记忆T细胞,以促进T、B细胞恢复。供者接受5天G-CSF动员后经白细胞分离采集移植物,使用CliniMACS设备进行T细胞去除,并分为TCRαβ/CD19去除的干细胞移植与CD45去除的供者淋巴细胞输注两部分。数据可用于免疫重建与移植相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:严重联合免疫缺陷。在本研究中,研究者拟通过外周血处理来研究T细胞和B细胞的恢复,该处理去除可能诱发移植物抗宿主病(GVHD)的α/β和CD45RA+ T细胞,同时仍提供可能有益的供者γδ和记忆T细胞。供者将接受标准的造血祖细胞(HPC)动员方案,包括连续5天皮下给予10微克/千克的G-CSF。移植物将在G-CSF第5天以及必要时第6天通过白细胞分离术采集。HPC产品将使用研究性CliniMACS设备进行T细胞去除(TCD)。初始HPC产品将分为两部分;一部分用于TCRαβ/CD19去除,第二部分用于CD45去除的DLI产品。1. TCRα/β/CD19去除的干细胞移植:所有参与者将
【主题与分类】
主题标签:Severe Combined Immunodeficiency。本站分类:免疫系统疾病/原发性免疫缺陷。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03597594
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03597594
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:严重联合免疫缺陷病。在本研究中,研究者拟通过外周血处理来研究T细胞和B细胞的恢复情况,该处理去除可能诱导移植物抗宿主病(GVHD)的α/β和CD45RA+ T细胞,同时仍提供可能有益的供者γδ和记忆T细胞。供者将接受标准的造血祖细胞(HPC)动员方案,包括连续5天皮下给予G-CSF,剂量为10微克/千克。移植物将在G-CSF第5天(如有需要第6天)通过白细胞分离术采集。HPC产品将使用研究性CliniMACS设备进行T细胞去除(TCD)。初始HPC产品将分为两部分;一部分用于TCRαβ/CD19去除,第二部分用于CD45去除的DLI产品。1. TCRα/β/CD19去除的干细胞移植:所有参与者将根据其所患严重联合免疫缺陷病(SCID)的类型接受预处理方案。随后输注TCRα/β/CD19去除的供者细胞(接受匹配同胞供者HCT的参与者除外)。2.
供者淋巴细胞输注(CD45去除的DLI产品):除接受配型相合同胞HCT移植的参与者外,其他参与者将在TCRα/β/CD19去除的移植物输注后接受一剂CD45RA去除的DLI输注。在研究的第一阶段部分,将评估最多4个不同剂量水平的CD45去除DLI产品。在研究的第二阶段部分,所有参与者将接受第一阶段确定的最大耐受剂量(MTD)的DLI。在研究第一阶段和第二阶段部分中,因生成剂量不足而无法接受方案规定DLI剂量的参与者,将有资格接受生成产品的全部剂量。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




