异基因HCT、CAR-T治疗及原发性免疫缺陷患者的COVID-19疫苗研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血细胞移植患者、接受CAR-T治疗者及原发性免疫缺陷患者接种COVID-19疫苗后的临床观察

Tel-Aviv Sourasky Medical CenterTel-Aviv Sourasky Medical Center
clinicaltrials
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基因组预测Allogenic Hematopoietic Cell TransplantCAR-T TherapyPrimary ImmunodeficiencyCOVID-19疫苗编码
COVID-19 Vaccine in Patients After Allogeneic HCT, CAR-T Therapy and With Primary Immune Deficiency

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

异基因HCT、CAR-T治疗及原发性免疫缺陷患者的COVID-19疫苗研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血细胞移植患者、接受CAR-T治疗者及原发性免疫缺陷患者接种COVID-19疫苗后的临床观察。源站描述涵盖接种前血常规与淋巴细胞亚群计数、GVHD活动度与毒性评估、向HMO提交接种确认函、接种后一周随访(含血常规、完整生化、GVHD评估及不良反应审查)以及第二剂疫苗转介等常规流程。数据可用于研究免疫抑制人群接种COVID-19疫苗后的安全性、免疫应答及GVHD变化等预测性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:异基因造血细胞移植、CAR-T治疗、原发性免疫缺陷。研究人群将为异基因骨髓移植患者和接受过CAR-T治疗的患者——即接种商业制剂COVID-19疫苗的免疫抑制患者,无论其是否参与研究。在骨髓移植单元接种疫苗前常规执行以下程序——1. 接种前血常规和淋巴细胞亚群计数(接种前最多48小时)。2. 评估GVHD活动度及伴随毒性。3. 收到向HMO确认接种的信函。4. 接种后一周随访,包括血常规、完整生化、GVHD评估以及审查可能与疫苗相关的不良反应。5. 转介接种第二剂疫苗。6. 接种后一周随访

【主题与分类】

主题标签:Allogenic Hematopoietic Cell Transplant、CAR-T Therapy、Primary Immunodeficiency。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/NCT04724642

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:异基因造血细胞移植、CAR-T治疗、原发性免疫缺陷。研究人群将为接受异基因骨髓移植的患者以及已接受CAR-T治疗的患者——即接种商业制剂COVID-19疫苗的免疫功能低下患者,无论其是否参与研究。骨髓移植科在接种疫苗前常规执行以下程序——1. 接种前血常规及淋巴细胞亚群计数(接种前最多48小时)。2. 评估GVHD活动性及伴随毒性。3. 向HMO提交确认接种的信函。4. 接种后一周随访,包括血常规、全套生化、GVHD评估及可能为疫苗相关的不良反应审查。5. 转介接种第二剂疫苗。6. 接种后一周随访,包括血常规、全套生化、GVHD评估及可能为疫苗相关的副作用审查。以下程序仅作为研究的一部分执行——1.

第二剂疫苗接种两周后进行血清学检测(IgG AntiS),以检测疫苗的有效性。第二次接种疫苗两周后进行细胞分离并执行——2. ELISpot检测,以检测分离细胞在SARS-COV-2病毒肽段刺激下干扰素γ的释放情况(用S肽段刺激以评估疫苗反应,用M肽段刺激作为对照)。研究中收集的所有数据将录入Excel,并使用SPSS 25.0版本进行分析。连续数据将用平均值和标准差描述,分类数据将用患病率和百分比描述。连续变量的分布将用轮廓图呈现,并使用Kolmogorov Smirnov检验进行检查。将尝试对患者组进行亚组分析(取决于样本中各组的频率):骨髓移植后的患者伴有acu

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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