CD200AR-L联合同种异体肿瘤裂解物疫苗免疫治疗儿童及青年复发HGG与新诊断DMG/DIPG

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年复发高级别胶质瘤(HGG)与新诊断弥漫性中线胶质瘤(DMG/DIPG)的免疫治疗试验

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时间序列分类Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-MutantRecurrent High Grade Glioma疫苗编码
CD200AR-L and Allogeneic Tumor Lysate Vaccine Immunotherapy for Recurrent HGG and Newly Diagnosed DMG/DIPG in Children and Young Adults

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

CD200AR-L联合同种异体肿瘤裂解物疫苗免疫治疗儿童及青年复发HGG与新诊断DMG/DIPG

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年复发高级别胶质瘤(HGG)与新诊断弥漫性中线胶质瘤(DMG/DIPG)的免疫治疗试验。此前GBM6-AD疫苗在儿童中安全且确定剂量,但患者肿瘤细胞分泌CD200抑制免疫反应而疗效减弱。CD200AR-L可结合免疫细胞上的CD200激活受体,克服抑制信号。本试验评估CD200AR-L联合GBM6-AD疫苗、咪喹莫特乳膏及第15天单次放疗的治疗方案,可用于肿瘤免疫治疗与脑肿瘤临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性中线胶质瘤,H3 K27M突变型,复发性高级别胶质瘤。此前一项使用GBM6-AD疫苗的儿科试验发现该疫苗安全,并确定了GBM6-AD的合适儿科剂量,但由于患者HGG或DMG/DIPG细胞分泌CD200,疫苗的疗效减弱。已知CD200与免疫细胞上的CD200抑制性受体(CD200R1)结合并抑制免疫细胞反应。实验室研究表明,给予与免疫细胞上CD200激活受体(CD200-AR)结合的药剂可激活免疫细胞,并克服由CD200引起的任何抑制信号。CD200AR-L是一种新开发的与CD200-AR结合的药剂。本试验将评估CD200AR-L与GBM6-AD疫苗、咪喹莫特乳膏以及第15天给予的单次放疗联合用于治疗复发性HGG和n

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant、Recurrent High Grade Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06305910

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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:弥漫性中线胶质瘤,H3 K27M突变型,复发性高级别胶质瘤。先前一项使用GBM6-AD疫苗的儿科试验发现该疫苗安全,并确定了适合儿童的GBM6-AD剂量,但由于患者HGG或DMG/DIPG细胞分泌CD200,疫苗效力减弱。已知CD200与免疫细胞上的CD200抑制性受体(CD200R1)结合,抑制免疫细胞反应。实验室研究表明,给予与免疫细胞上CD200激活受体(CD200-AR)结合的制剂可激活免疫细胞,并克服由CD200引起的任何抑制信号。CD200AR-L是一种新开发的与CD200-AR结合的制剂。本试验将评估CD200AR-L联合GBM6-AD疫苗、咪喹莫特乳膏以及第15天单次放疗治疗复发性HGG和新诊断DMG/DIPG的效果。本研究的主要目标如下:1.

确定实验药物CD200AR-L与固定剂量的GBM6-AD疫苗联合使用,并配合咪喹莫特乳膏及第15天单次放疗时,在复发性HGG或儿童新诊断DMG/DIPG患者中的最大耐受剂量和副作用。2. 利用本研究的信息设计一项更大规模的GBM6-AD疫苗和CD200AR-L治疗研究,以评估该联合疫苗在儿童HGG和新诊断DMG/DIPG中的有效性。研究治疗包括CD200AR-L、GBM6-AD疫苗和咪喹莫特,以及第15天单次放疗。对于新诊断DMG/DIPG患者,研究治疗将在标准护理放疗完成后约14天开始;对于HGG患者,则在复发时开始。该研究将招募2至25岁的患者,但最初将在第一剂量队列中先招募和治疗3名年龄>12岁的患者,以获取安全性数据,然后再招募2-11岁的患者。CD200AR-L将设置最多3个剂量水平

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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