脑肿瘤特异性免疫细胞(IL13Ralpha2-CAR T细胞)治疗软脑膜胶质母细胞瘤、室管膜瘤或髓母细胞瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 IL13Ralpha2-CAR T 细胞经脑室内(ICV)给药作为辅助治疗,用于 IL13Ralpha2 阳性软脑膜病变的胶质母细胞瘤(arm 1)以及室管膜瘤或髓母细胞瘤(arm 2)患者

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其他预测EpendymomaGlioblastomaMedulloblastoma
Brain Tumor-Specific Immune Cells (IL13Ralpha2-CAR T Cells) for the Treatment of Leptomeningeal Glioblastoma, Ependymoma, or Medulloblastoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

脑肿瘤特异性免疫细胞(IL13Ralpha2-CAR T细胞)治疗软脑膜胶质母细胞瘤、室管膜瘤或髓母细胞瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 IL13Ralpha2-CAR T 细胞经脑室内(ICV)给药作为辅助治疗,用于 IL13Ralpha2 阳性软脑膜病变的胶质母细胞瘤(arm 1)以及室管膜瘤或髓母细胞瘤(arm 2)患者。主要目标包括评估安全性与可行性,并以 3 个月生存率判定 CAR T 细胞活性;次要目标涉及外周血、肿瘤囊液和脑脊液中内源性及 CAR T 细胞的持久性、扩增与表型。数据可用于脑肿瘤免疫治疗的安全性、可行性及生存预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:室管膜瘤、胶质母细胞瘤、髓母细胞瘤、软脑膜复发性转移性恶性肿瘤。主要目标:I. 通过脑室内(ICV)给药,检查并描述 IL13Ralpha2 特异性铰链优化 41BB 共刺激 CAR 截短 CD19 表达自体 T 淋巴细胞(IL13Ralpha2-CAR T 细胞)作为辅助治疗在以下参与者中的安全性和可行性:Ia. 来自胶质母细胞瘤的 IL13Ralpha2+ 软脑膜病变(arm 1)。Ib. 来自室管膜瘤或髓母细胞瘤的 IL13Ralpha2+ 软脑膜病变(arm 2)。II. 基于两个 arm 的 3 个月生存率确定 IL13Ralpha2-CAR T 细胞的活性。次要目标:I. 描述外周血(PB)、肿瘤囊液(TCF)和脑脊液(CSF)中内源性及 IL13Ralpha2-CAR CAR T 细胞的持久性、扩增和表型(当可获得时)。II. 描述

【主题与分类】

主题标签:Ependymoma、Glioblastoma、Medulloblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04661384

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数据说明

疾病:室管膜瘤、胶质母细胞瘤、髓母细胞瘤、软脑膜复发性转移性恶性肿瘤。主要目标:I. 通过脑室内(ICV)给药方式,检查并描述IL13Ralpha2特异性铰链优化41BB共刺激CAR截短CD19表达自体T淋巴细胞(IL13Ralpha2-CAR T细胞)作为辅助治疗在以下参与者中的安全性和可行性:Ia. 来自胶质母细胞瘤的IL13Ralpha2+软脑膜疾病(第1组)。Ib. 来自室管膜瘤或髓母细胞瘤的IL13Ralpha2+软脑膜疾病(第2组)。II. 根据两组3个月时的生存率确定IL13Ralpha2-CAR T细胞的活性。次要目标:I. 描述外周血(PB)、肿瘤囊液(TCF)和脑脊液(CSF)中(如有)内源性和IL13Ralpha2-CAR CAR T细胞的持续性、扩增和表型。II. 描述研究期间每组PB、TCF和CSF(如有)中的细胞因子水平。III. 根据神经肿瘤学反应评估软脑膜转移(RANO LM)标准,按研究组估计疾病缓解率,其中有效缓解定义为疾病稳定或更好。IV.

按研究组别估计3个月无进展生存率。V. 按研究组别估计3个月总生存率(OS)。VI. 在接受治疗后活检/切除或尸检的研究参与者中:VIa. 评估肿瘤组织中IL13Ralpha2-CAR T细胞的持久性,以及IL13Ralpha2-CAR T细胞相对于输注部位的位置。VIb. 评估CAR T细胞治疗前后肿瘤组织上的IL13Ralpha2抗原。VII. 使用肿瘤生长的生物数学模型来评估治疗获益。大纲:患者在第1天接受IL13Ralpha2-CAR T细胞ICV输注,历时5分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每7天重复一次,共4个周期。根据主要研究者的判断,患者可接受额外的周期。研究治疗完成后,对患者进行随访,时间为30天、第3、6、9、12个月,然后

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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