造血干细胞移植前后增强T细胞重建的抗病毒细胞疗法

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于造血干细胞移植前后通过抗病毒细胞疗法增强T细胞重建的研究。研究主要评估从异体病毒特异性T细胞系库中获取的HLA最匹配的多病毒特异性T细胞系是否对EBV、CMV和腺病毒具有抗病毒活性

Pediatric Transplantation & Cellular Therapy ConsortiumPediatric Transplantation & Cellular Therapy Consortium
clinicaltrials
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基因组预测Cytomegalovirus InfectionsAdenovirus InfectionEBV Infection
Antiviral Cellular Therapy for Enhancing T-cell Reconstitution Before or After Hematopoietic Stem Cell Transplantation

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

造血干细胞移植前后增强T细胞重建的抗病毒细胞疗法

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于造血干细胞移植前后通过抗病毒细胞疗法增强T细胞重建的研究。研究主要评估从异体病毒特异性T细胞系库中获取的HLA最匹配的多病毒特异性T细胞系是否对EBV、CMV和腺病毒具有抗病毒活性。供者来源的VSTs在预防和治疗移植后相关感染方面已显示出前景,但制备患者特异性产品耗时以及脐带血和血清阴性供者缺乏病毒特异性记忆T细胞限制了其应用。替代方案是使用库存的部分HLA匹配的异体VSTs(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:巨细胞病毒感染、腺病毒感染、EBV感染。本研究的主要目的是评估从异体病毒特异性T细胞系库中获取的HLA最匹配的多病毒特异性T细胞系是否对三种病毒具有抗病毒活性:EBV、CMV和腺病毒。通过供者来源的VSTs重建抗病毒免疫已在预防和治疗移植后CMV、EBV和腺病毒相关感染方面显示出前景。然而,制备患者特异性产品所需的时间以及脐带血和血清阴性供者中缺乏病毒特异性记忆T细胞,限制了它们的价值。一种替代方案是使用库存的部分HLA匹配的异体VSTs。贝勒医学院先前的一项II期研究使用由单核细胞和经基因修饰的EBV转化B细胞生成的三病毒特异性VSTs,该基因修饰带有c

【主题与分类】

主题标签:Cytomegalovirus Infections、Adenovirus Infection、EBV Infection。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03475212

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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:巨细胞病毒感染、腺病毒感染、EBV感染。本研究的主要目的是评估从异体病毒特异性T细胞系库中获取的、HLA配型最接近的多病毒特异性T细胞系是否对三种病毒具有抗病毒活性:EBV、CMV和腺病毒。通过供体来源的病毒特异性T细胞重建抗病毒免疫,在预防和治疗移植后与CMV、EBV和腺病毒相关的感染方面已显示出前景。然而,制备患者特异性产品所需的时间以及在脐带血和血清阴性供体中缺乏病毒特异性记忆T细胞,限制了其价值。另一种选择是使用库存的部分HLA匹配的异体病毒特异性T细胞。贝勒医学院先前的一项II期研究使用了三病毒特异性T细胞,这些细胞是通过单核细胞和经表达CMV-pp65的临床级腺病毒载体基因修饰的EBV转化B细胞激活并扩增特异性T细胞而生成的,该研究显示了这种方法在治疗难治性CMV、EBV和腺病毒感染方面的可行性、安全性和活性。

更近期的方案利用合成病毒肽库,可在10-12天内实现靶向多种病毒抗原的T细胞的体外扩增,而无需使用病毒转导。该研究将评估部分HLA匹配的异体多病毒特异性VSTs(使用覆盖CMV、腺病毒和EBV免疫原性抗原的重叠肽库激活)是否安全,并在免疫功能低下、感染一种或多种目标病毒且这些病毒尽管接受常规抗病毒治疗仍持续存在的受者中产生抗病毒效果。本研究将评估部分匹配VST疗法在以下人群中的安全性和有效性:A)在HSCT后期间患有持续性病毒感染的患者,以及B)患有原发性免疫缺陷病、存在持续性病毒感染且未接受HSCT的患者。将评估研究药物的安全性和抗病毒活性。

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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