C7R-GD2 CAR T细胞治疗GD2表达脑肿瘤(GAIL-B)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 GD2 表达的脑肿瘤患者接受 C7R-GD2.CAR T 细胞治疗的临床研究,覆盖弥漫性内生性脑桥胶质瘤、高级别胶质瘤、胚胎性肿瘤和室管膜肿瘤

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clinicaltrials
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基因组预测Diffuse Intrinsic Pontine GliomaHigh Grade GliomaEmbryonal TumorEpendymal Tumor
C7R-GD2.CAR T Cells for Patients With GD2-expressing Brain Tumors (GAIL-B)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

C7R-GD2 CAR T细胞治疗GD2表达脑肿瘤(GAIL-B)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 GD2 表达的脑肿瘤患者接受 C7R-GD2.CAR T 细胞治疗的临床研究,覆盖弥漫性内生性脑桥胶质瘤、高级别胶质瘤、胚胎性肿瘤和室管膜肿瘤。研究通过采集患者血液、利用逆转录病毒载体导入 GD2.CAR 与 C7R 基因以制备可识别并杀伤脑肿瘤细胞的 T 细胞,并在回输前进行杀伤验证。所有患者治疗前需放置 Ommaya 导管,用于预防性措施及 T 细胞输注。该数据可用于了解该疗法的研究设计与适用人群(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、高级别胶质瘤、胚胎性肿瘤、室管膜肿瘤。为制备针对脑癌的 GD2-C7R T 细胞,研究人员将从患者身上采集一些血液。研究人员将通过用逆转录病毒载体(一种能将新基因带入细胞的特殊病毒)感染 T 细胞来培养 GD2.C7R T 细胞,该载体包含一个能够识别并杀死脑癌细胞 GD2.CAR 的基因,以及一个名为 C7R 的新基因,该新基因将帮助这些细胞存活更长时间。在新基因被导入 T 细胞后,将对这些细胞进行测试,以确保它们能杀死 GD2 阳性脑癌细胞。本研究中的所有患者均需在治疗前放置 Ommaya 导管,作为预防措施并用于输注 T 细胞。这是一种特殊导管,通向肿瘤,即手术切除肿瘤后在大脑中留下的腔隙。

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、High Grade Glioma、Embryonal Tumor、Ependymal Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04099797

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数据说明

疾病:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、高级别胶质瘤、胚胎性肿瘤、室管膜肿瘤。为了制备针对脑癌的特异性GD2-C7R T细胞,研究人员将从患者身上采集一些血液。研究人员将通过用逆转录病毒载体(一种能将新基因带入细胞的特殊病毒)感染T细胞来培养GD2.C7R T细胞,该载体包含一个能够识别并杀死脑癌细胞的基因GD2.CAR,以及一个名为C7R的新基因,该基因将帮助这些细胞存活更长时间。在新基因被导入T细胞后,将对这些细胞进行测试,以确保它们能杀死GD2阳性的脑癌细胞。本研究中的所有患者在治疗前均需预先放置Ommaya导管,作为预防措施并用于输注T细胞。这是一种特殊导管,通向肿瘤、肿瘤手术切除后脑内留下的空腔,或脑内充满液体的空间。导管置入由外科医生完成,需要麻醉,不属于本研究的一部分。因其他临床原因已放置可编程VP分流管的患者也符合条件。

由于研究人员在实验室中培养细胞,因此将采集血液以检测肝炎和HIV(导致艾滋病的病毒)等传染性病毒,患者需填写献血者问卷。生成的细胞将被冷冻保存,以便回输给患者。由于患者将接受含有新基因的细胞,因此患者将被随访共计15年,以观察基因转移是否存在任何长期副作用。所有患者都将接受静脉注射治疗,剂量根据体重和身高进行调整。随后,第1队列和第2队列的患者将被分配一定剂量的GD2-C7R T细胞,通过Ommaya囊或可编程VP分流器直接注入脑内(脑室内注射ICV)。在本研究中,患者将接受GD2-C7R细胞,同时接受环磷酰胺和氟达拉滨(或在氟达拉滨短缺的情况下使用氯法拉滨)。这两种药物是标准

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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