儿童IL13Rα2阳性复发或难治性脑肿瘤淋巴清除后CAR T细胞治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童IL13Rα2阳性复发或难治性脑肿瘤,研究淋巴清除化疗后经脑室内给予IL13Rα2特异性CAR T细胞的可行性与安全性,并观察CAR T细胞在外周血和脑脊液中的持久性与扩增、细胞因子水平变化,以及在接受完整4个周期治疗者中评估6个月无进展生存

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CAR T Cells After Lymphodepletion for the Treatment of IL13Rα2 Positive Recurrent or Refractory Brain Tumors in Children

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

儿童IL13Rα2阳性复发或难治性脑肿瘤淋巴清除后CAR T细胞治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童IL13Rα2阳性复发或难治性脑肿瘤,研究淋巴清除化疗后经脑室内给予IL13Rα2特异性CAR T细胞的可行性与安全性,并观察CAR T细胞在外周血和脑脊液中的持久性与扩增、细胞因子水平变化,以及在接受完整4个周期治疗者中评估6个月无进展生存率。数据可用于脑肿瘤免疫治疗的安全性、可行性及疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:恶性脑肿瘤、复发性恶性脑肿瘤、难治性恶性脑肿瘤。主要目的:I. 评估对IL13Rα2阳性复发/难治性脑肿瘤儿童参与者,在淋巴清除性化疗后,通过脑室内(ICV)递送给予IL13Rα2特异性铰链优化41BB共刺激嵌合抗原受体[CAR]截短CD19表达的自体T淋巴细胞(IL13[EQ]BBzeta/CD19t+ Tn/mem细胞)的细胞免疫治疗的可行性和安全性。次要目的:I. 描述CAR T细胞在外周血(PB)和脑脊液(CSF)中的持久性和扩增。II. 描述研究期间细胞因子水平(PB和CSF)。III. 在接受完整4个CAR T细胞周期方案的研究参与者中:IIIa. 估计6个月无进展生存(PFS)率,依据

【主题与分类】

主题标签:Malignant Brain Neoplasm、Recurrent Malignant Brain Neoplasm、Refractory Malignant Brain Neoplasm。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04510051

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    • 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:恶性脑肿瘤、复发性恶性脑肿瘤、难治性恶性脑肿瘤。主要目的:I. 评估对患有IL13Ralpha2阳性复发/难治性脑肿瘤的儿科受试者,采用淋巴清除性化疗后,经脑室内(ICV)途径给予基于IL13Ralpha2特异性铰链优化41BB共刺激嵌合抗原受体(CAR)截短CD19表达的自体T淋巴细胞(IL13[EQ]BBzeta/CD19t+ Tn/mem细胞)的细胞免疫治疗的可行性和安全性。次要目的:I. 描述CAR T细胞在外周血(PB)和脑脊液(CSF)中的持久性和扩增情况。II. 描述研究期间细胞因子水平(PB和CSF)。III. 在接受完整4个周期CAR T细胞方案的研究受试者中:IIIa. 按疾病估计6个月无进展生存(PFS)率。IIIb. 按疾病估计疾病缓解率。IIIc. 按疾病估计1年总生存率。IV. 评估循环肿瘤脱氧核糖核酸(ctDNA)用于评估肿瘤负荷的应用。V.

对于接受额外活检/切除或尸检的研究参与者:Va. 评估CAR T细胞在肿瘤组织中的持久性以及CAR T细胞相对于输注部位的位置。Vb. 评估CAR T细胞治疗前后肿瘤组织上IL13Ralpha2抗原的表达水平。大纲:这是一项IL13(EQ)BBzeta/CD19t+ T细胞的剂量递增研究。患者在-5天和-4天静脉注射环磷酰胺,在-5天至-2天静脉注射氟达拉滨。然后患者在第0天每周一次经脑室内输注自体IL13(EQ)BBzeta/CD19t+ T细胞,输注时间超过5分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,自体IL13(EQ)BBzeta/CD19t+ T细胞治疗每7天重复一次,最多4个周期。只要患者继续符合资格标准且有可输注的剂量,患者可以接受额外周期的IL13(EQ)BBzeta/CD19t+ T细胞治疗。完成研究治疗后,患

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)
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       + 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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