长效淋巴细胞控制过度活跃免疫

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于QEL005的首次人体、单臂、开放标签、多中心1/2期研究信息

Quell Therapeutics LimitedQuell Therapeutics Limited
clinicaltrials
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表格Diffuse Cutaneous Systemic SclerosisRheumatoid Arthritis (RA)Systemic Sclerosis (SSc)Autoimmune Rheumatologic Disease
Controlling Hyperactive Immunity With Long-lived Lymphocytes

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

长效淋巴细胞控制过度活跃免疫

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于QEL005的首次人体、单臂、开放标签、多中心1/2期研究信息。研究对象为患有弥漫性皮肤系统性硬化症(dcSSc)或难治性类风湿关节炎(D2TRA)的成人参与者。QEL005是一种靶向B细胞CD19标志物的自体嵌合抗原受体调节性T细胞(CAR-Treg)疗法。主要目的是评估不同剂量水平单次静脉输注QEL005的安全性和耐受性,次要及探索性目的包括初步临床疗效评估和生物学评价(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:弥漫性皮肤系统性硬化症、类风湿关节炎(RA)、系统性硬化症(SSc)、自身免疫风湿病。这是一项关于QEL005在患有弥漫性皮肤系统性硬化症(dcSSc)或难治性类风湿关节炎(D2TRA)的成人参与者中进行的单臂、开放标签、多中心、1/2期、首次人体研究。QEL005是一种针对B细胞上CD19标志物的自体嵌合抗原受体调节性T细胞(CAR-Treg)疗法。本研究的主要目的是评估不同剂量水平单次静脉输注QEL005在dcSSc或D2TRA参与者中的安全性和耐受性。次要和探索性目的包括初步临床疗效评估(例如,根据每种疾病适当评估疾病活动评分、皮肤受累或关节症状的变化)和生物学评价

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Cutaneous Systemic Sclerosis、Rheumatoid Arthritis (RA)、Systemic Sclerosis (SSc)、Autoimmune Rheumatologic Disease。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07473154

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:弥漫性皮肤型系统性硬化症、类风湿关节炎(RA)、系统性硬化症(SSc)、自身免疫性风湿病。这是一项单臂、开放标签、多中心、1/2期、首次人体研究,研究药物为QEL005,受试者为患有弥漫性皮肤型系统性硬化症(dcSSc)或难治性类风湿关节炎(D2TRA)的成年参与者。QEL005是一种自体嵌合抗原受体调节性T细胞(CAR-Treg)疗法,靶向B细胞上的CD19标志物。本研究的主要目的是评估单次静脉输注QEL005在不同剂量水平下对dcSSc或D2TRA参与者的安全性和耐受性。次要和探索性目的包括评估初步临床疗效(例如,根据各疾病情况评估疾病活动度评分、皮肤受累或关节症状的变化)以及评估生物学活性(包括对B细胞群体、免疫生物标志物和其他实验室指标的影响)。本研究采用剂量递增阶段,随后进入剂量扩展阶段。

在剂量递增阶段,序贯入组的参与者队列在严密的安全性监测下接受递增剂量的QEL005。安全性评估包括记录不良事件、生命体征和实验室异常。QEL005由基线时获取的自体白细胞分离材料制备。参与者接受白细胞分离术以采集外周血单个核细胞,随后在体外进行基因修饰,以表达靶向CD19的CAR-T调节性细胞。在整个试验过程中,参与者将按计划参加访视,进行临床评估、实验室检查、影像学检查、患者报告结局问卷以及组织活检,以表征安全性特征并探索QEL005的药效学和免疫学效应。在QEL-005输注后的第一年内进行详细评估,随后进行为期15年的额外长期随访,这是细胞治疗试验的标准做法。这项1/2期试验的数据将为推荐剂量、方案和患者人群提供依据。

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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