Gustave Roussy 生产的抗CD19 CAR-T细胞治疗成人严重难治性系统性自身免疫性风湿病的安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项在 Gustave Roussy 开展的开放标签、单剂量、前瞻性、单中心 I 期干预性研究(非首次人体试验),评估自体抗CD19 CAR-T细胞作为先进治疗药品在成人患者中的安全性、耐受性和初步疗效

Gustave Roussy, Cancer Campus, Grand ParisGustave Roussy, Cancer Campus, Grand Paris
clinicaltrials
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其他分类Rheumatoid Arthritis (RA)Systemic Lupus Erythematosus (SLE)Sjogren's Disease With Dry EyesSystemic Sclerosis (SSc)Idiopathic Inflammatory Myositis (IIM)
Study Investigating the Safety of Anti-CD19 CAR-T Cells Therapy Produced at Gustave Roussy for Adults With Severe and Refractory Systemic Autoimmune Rheumatic Diseases

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Gustave Roussy 生产的抗CD19 CAR-T细胞治疗成人严重难治性系统性自身免疫性风湿病的安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项在 Gustave Roussy 开展的开放标签、单剂量、前瞻性、单中心 I 期干预性研究(非首次人体试验),评估自体抗CD19 CAR-T细胞作为先进治疗药品在成人患者中的安全性、耐受性和初步疗效。覆盖人群为患有严重且难治性系统性自身免疫性风湿病的成人,包括类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、干燥综合征、系统性硬化症和特发性炎性肌病。可用于自身免疫病细胞治疗安全性、耐受性及初步疗效相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:类风湿关节炎(RA)、系统性红斑狼疮(SLE)、伴干眼的干燥综合征、系统性硬化症(SSc)、特发性炎性肌病(IIM)。这是一项开放标签、单剂量、前瞻性、单中心、I 期干预性研究(非首次人体试验),旨在评估自体抗CD19 CAR-T细胞作为先进治疗药品在成人患者中的安全性、耐受性和初步疗效;这些患者患有严重且难治性系统性自身免疫性风湿病,包括类风湿关节炎(RA)、系统性红斑狼疮(SLE)、干燥综合征(SjD)、系统性硬化症(SSc)和特发性炎性肌病(IIM)。

【主题与分类】

主题标签:Rheumatoid Arthritis (RA)、Systemic Lupus Erythematosus (SLE)、Sjogren's Disease With Dry Eyes、Systemic Sclerosis (SSc)、Idiopathic Inflammatory Myositis (IIM)。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/NCT07544225

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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:类风湿关节炎(RA)、系统性红斑狼疮(SLE)、干燥病伴干眼症、系统性硬化症(SSc)、特发性炎性肌病(IIM)。这是一项开放标签、单剂量、前瞻性、单中心、I期干预性研究(非首次人体试验),旨在评估自体抗CD19 CAR-T细胞作为先进治疗药品在成年患者中的安全性、耐受性和初步疗效;这些患者患有严重且难治性系统性自身免疫性风湿病,包括类风湿关节炎(RA)、系统性红斑狼疮(SLE)、干燥病(SjD)、系统性硬化症(SSc)和特发性炎性肌病(IIM)。

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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