B7-H3.CD28Z.CART 用于中枢神经系统肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 B7-H3.CD28Z.CART 在中枢神经系统肿瘤中的应用,属于肿瘤/脑肿瘤分类

Robbie MajznerRobbie Majzner
clinicaltrials
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蛋白质分类Central Nervous System NeoplasmsBrain TumorBrain Tumor, RecurrentBrain Tumor, PediatricBrain Tumor AdultMedulloblastomaMedulloblastoma, ChildhoodMedulloblastoma, AdultMedulloblastoma RecurrentEpendymomaAtypical Teratoid/Rhabdoid TumorPineoblastoma
B7-H3.CD28Z.CART in CNS Neoplasms

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

B7-H3.CD28Z.CART 用于中枢神经系统肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 B7-H3.CD28Z.CART 在中枢神经系统肿瘤中的应用,属于肿瘤/脑肿瘤分类。源站描述显示,这是一项单中心、1/1b 期、开放标签研究,用于测试一种细胞疗法在不同剂量下对复发或进展性脑肿瘤儿童和年轻成人的安全性和有效性。该细胞疗法称为 B7-H3.CD28Z.CART,即 B7-H3 CAR T 细胞;B7-H3 是一种在多种肿瘤细胞上过表达的蛋白,是癌症细胞疗法的良好靶点。FDA 尚未批准 B7-H3 CAR T 细胞用于任何疾病的治疗。研究使用氟达拉滨和环磷酰胺作为标准淋巴细胞清除性化疗药物(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:中枢神经系统肿瘤、脑肿瘤、复发性脑肿瘤、儿童脑肿瘤、成人脑肿瘤、髓母细胞瘤、儿童髓母细胞瘤、成人髓母细胞瘤。这是一项单中心、1/1b 期、开放标签研究,旨在测试一种细胞疗法在不同剂量下对复发或进展性脑肿瘤儿童和年轻成人的安全性和有效性。复发/复现指肿瘤消失后又重新出现。该细胞疗法称为 B7-H3.CD28Z.CART,简称 B7-H3 CAR T 细胞。B7-H3 是一种在多种肿瘤细胞上过表达的蛋白,使其成为癌症细胞疗法的良好靶点。美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准 B7-H3 CAR T 细胞用于任何疾病的治疗。氟达拉滨和环磷酰胺是本研究使用的标准淋巴细胞清除性化疗药物。

【主题与分类】

主题标签:Central Nervous System Neoplasms、Brain Tumor、Brain Tumor, Recurrent、Brain Tumor, Pediatric、Brain Tumor Adult、Medulloblastoma、Medulloblastoma, Childhood、Medulloblastoma, Adult、Medulloblastoma Recurrent、Ependymoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07390539

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数据说明

疾病:中枢神经系统肿瘤、脑肿瘤、复发性脑肿瘤、儿童脑肿瘤、成人脑肿瘤、髓母细胞瘤、儿童髓母细胞瘤、成人髓母细胞瘤。这是一项单中心、1/1b期、开放标签研究,旨在测试一种细胞疗法在不同剂量下对患有复发性或进展性脑肿瘤的儿童和年轻成人的安全性和有效性。复发/复发性是指肿瘤消失后又重新出现。这种细胞疗法称为B7-H3.CD28Z.CART,简称B7-H3 CAR T细胞。B7-H3是一种在许多肿瘤细胞上过度表达的蛋白质,使其成为癌细胞疗法的良好靶点。美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准B7-H3 CAR T细胞用于治疗任何疾病。氟达拉滨和环磷酰胺是标准的淋巴细胞清除化疗药物,在本研究中用于为身体接受细胞疗法做准备。它们已获美国食品药品监督管理局(FDA)批准用于此目的,并非用于治疗复发性或进展性脑肿瘤。

本研究采用改良3+3设计,在两个风险层(标准风险、高风险)中进行剂量递增,随后在推荐的2期剂量下进行两阶段1b期扩展。预计参与本研究的时间最长可达15年。预计约70人将参与本研究。

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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