减强度预处理治疗噬血综合征或特定原发性免疫缺陷(BMT CTN 1204)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项 II 期临床试验 BMT CTN 1204,研究对象为噬血细胞性淋巴组织细胞增生症、慢性活动性 EB 病毒感染、慢性肉芽肿病、HIGM-1、白细胞黏附缺陷及 IPEX 等免疫缺陷患者

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clinicaltrials
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基因组预测Hemophagocytic LymphohistiocytosisChronic Granulomatous DiseaseHIGM-1Leukocyte Adhesion DeficiencyIPEX
Reduced Intensity Conditioning for Hemophagocytic Syndromes or Selected Primary Immune Deficiencies (BMT CTN 1204)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

减强度预处理治疗噬血综合征或特定原发性免疫缺陷(BMT CTN 1204)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项 II 期临床试验 BMT CTN 1204,研究对象为噬血细胞性淋巴组织细胞增生症、慢性活动性 EB 病毒感染、慢性肉芽肿病、HIGM-1、白细胞黏附缺陷及 IPEX 等免疫缺陷患者。试验采用减强度预处理策略,包含中间时点给予 alemtuzumab,供者选择为匹配相关或匹配无关骨髓移植。主要目标是评估患者接受移植后的一年总生存率。数据可用于免疫缺陷移植预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:噬血细胞性淋巴组织细胞增生症、慢性活动性EB病毒感染、慢性肉芽肿病、HIGM-1、白细胞黏附缺陷、IPEX。这项II期临床试验的主要目标是确定免疫缺陷患者(包括HLH、HLH样疾病、CGD、HIGM1、IPEX综合征和重度LAD-I)接受匹配相关供者(MRD)/匹配无关供者(MUD)骨髓移植后的一年总生存率,该移植采用包含中间时点给予alemtuzumab的减强度预处理策略。供者选择为未受影响的亲缘骨髓供者,其在HLA-A、-B(中分辨率或更高分辨率)和-DRB1(使用基于DNA的分型进行高分辨率检测)为6/6匹配,或在人类白细胞抗原(HLA)-A、-B、-C和-DRB1(使用基于DNA的分型进行高分辨率检测)为7/8或8/8匹配,或无关骨髓供者

【主题与分类】

主题标签:Hemophagocytic Lymphohistiocytosis、Chronic Granulomatous Disease、HIGM-1、Leukocyte Adhesion Deficiency、IPEX。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/NCT01998633

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数据说明

疾病:噬血细胞性淋巴组织细胞增生症、慢性活动性EB病毒感染、慢性肉芽肿病、HIGM-1、白细胞黏附缺陷、IPEX。这项II期临床试验的主要目标是确定接受治疗的免疫缺陷患者的一年总生存率,这些免疫缺陷包括HLH、HLH样疾病、CGD、HIGM1、IPEX综合征和重度LAD-I,治疗采用匹配相关供者(MRD)/匹配无关供者(MUD)骨髓移植,并使用降低强度预处理策略,其中包括中等时机给予阿仑单抗。供者选择为未受影响的亲缘骨髓供者,其在HLA-A、-B(中分辨率或更高分辨率)和-DRB1(使用基于DNA的分型进行高分辨率检测)上为6/6相合,或在人类白细胞抗原(HLA)-A、-B、-C和-DRB1(使用基于DNA的分型进行高分辨率检测)上为7/8或8/8相合;或者为无关骨髓供者,其在HLA-A、-B、-C和-DRB1(使用基于DNA的分型进行高分辨率检测)上为7/8或8/8相合。移植预处理方案将包括氟达拉滨、美法仑和阿仑单抗,从第-14天开始(Flu/Mel/Alem)。

移植物抗宿主病(GVHD)的预防将包括在植入期间使用环孢素和皮质类固醇。移植后的支持性护理将包括感染监测和预防,以及针对特定疾病的支持性护理。

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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