CC312在自身免疫性疾病患者中的安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签、多剂量递增的研究者发起试验(IIT),评估三特异性T细胞衔接器CC312在复发难治性自身免疫性疾病成人患者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效

基本信息
资源简介
CC312在自身免疫性疾病患者中的安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签、多剂量递增的研究者发起试验(IIT),评估三特异性T细胞衔接器CC312在复发难治性自身免疫性疾病成人患者中的安全性、耐受性、药代动力学和初步疗效。覆盖系统性红斑狼疮、特发性炎症性肌病、系统性硬化症、类风湿关节炎、原发性免疫性血小板减少症和自身免疫性溶血性贫血。CC312靶向B细胞表面抗原CD19、T细胞抗原CD3和T细胞共刺激分子CD28,机制类似CAR-T的生物药版本,输注初期细胞因子释放综合征风险较高,故采用较低起始剂量。数据可用于自身免疫病免疫治疗的安全性监测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:系统性红斑狼疮(SLE)、特发性炎症性肌病(IIM)、系统性硬化症(SSc)、类风湿关节炎(RA)、原发性免疫性血小板减少症(ITP)、自身免疫性溶血性贫血。本研究是一项开放标签、多剂量递增的研究者发起试验(IIT)临床试验,旨在评估CC312在复发难治性自身免疫性疾病成人患者中的安全性和耐受性。该试验还评估药代动力学(PK)和初步疗效。CC312是一种三特异性T细胞衔接器(TriTE),靶向B细胞表面抗原CD19、T细胞抗原CD3和T细胞共刺激分子CD28。鉴于其作用机制类似于CAR-T的“生物药版本”,在输注给药开始时发生细胞因子释放综合征(CRS)的风险较高。因此,较低的起始剂量将
【主题与分类】
主题标签:Systemic Lupus Erythematosus (SLE)、Idiopathic Inflammatory Myopathy (IIM)、Systemic Sclerosis (SSc)、Rheumatoid Arthritis (RA)、Primary Immune Thrombocytopenia (ITP)、Autoimmune Hemolytic Anemia。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/NCT06888960
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06888960
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- 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:系统性红斑狼疮(SLE)、特发性炎性肌病(IIM)、系统性硬化症(SSc)、类风湿关节炎(RA)、原发免疫性血小板减少症(ITP)、自身免疫性溶血性贫血。本研究是一项开放标签、多剂量递增、研究者发起的临床试验(IIT),旨在评估CC312在复发难治性自身免疫性疾病成人患者中的安全性和耐受性。该试验还将评估药代动力学(PK)和初步疗效。CC312是一种三特异性T细胞衔接器(TriTE),靶向B细胞表面抗原CD19、T细胞抗原CD3以及T细胞共刺激分子CD28。鉴于其作用机制类似于CAR-T的“生物药版本”,在输注给药初期发生细胞因子释放综合征(CRS)的风险较高。因此,在治疗剂量阶段之前将给予较低的预激剂量,以降低该风险并确保安全性,随后给予治疗剂量以达到并维持疗效。本研究分为三个剂量组,每组入组3-6例受试者,研究共计入组9-18例受试者。
采用“3+3”剂量递增设计,系统评估CC312的安全性并确定其最佳剂量。
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
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