同种异体Vγ9Vδ2 T细胞治疗脑恶性胶质瘤的临床研究

研究主要目的为评估该细胞疗法的安全性与可行性,次要目的为评估其对脑恶性胶质瘤(WHO IV)的治疗效果,并探索回输后 Vγ9Vδ2 T 细胞的扩增、浸润与持久性、免疫动力学及可能预测疗效的生物标志物

Beijing Tiantan HospitalBeijing Tiantan Hospital
clinicaltrials
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其他分类GBMDIPG Brain TumorMedulloblastoma
Clinical Study of Allogeneic Vγ9Vδ2 T Cells in the Treatment of Brain Malignant Glioma

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

同种异体Vγ9Vδ2 T细胞治疗脑恶性胶质瘤的临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为同种异体 Vγ9Vδ2 T 细胞治疗脑恶性胶质瘤的临床研究,覆盖 GBM、DIPG Brain Tumor、Medulloblastoma 等病种。研究主要目的为评估该细胞疗法的安全性与可行性,次要目的为评估其对脑恶性胶质瘤(WHO IV)的治疗效果,并探索回输后 Vγ9Vδ2 T 细胞的扩增、浸润与持久性、免疫动力学及可能预测疗效的生物标志物。研究设计为探索性临床试验,拟入组 50 例恶性胶质瘤(WHO IV 级)患者,属单中心、单臂、开放标签 I 期临床试验(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:GBM、DIPG 脑肿瘤、髓母细胞瘤。研究目的 1. 主要目的:评估同种异体 Vγ9Vδ2 T 细胞疗法的安全性和可行性。2. 次要目的:评估同种异体 Vγ9Vδ2 T 细胞对脑恶性胶质瘤(WHO IV)的治疗效果。3. 探索目标:研究回输后 Vγ9Vδ2 T 细胞的扩增、浸润和持久性。研究回输后 Vγ9Vδ2 T 细胞的免疫动力学。探索可能预测 Vγ9Vδ2 T 细胞疗法临床疗效的生物标志物。研究设计类型、原则和试验步骤 1. 研究设计 这是一项探索性临床试验。计划在北京天坛医院神经外科入组 50 例恶性胶质瘤(WHO IV 级)患者,开展单中心、单臂、开放标签 I 期临床试验。以评估安全性、fe

【主题与分类】

主题标签:GBM、DIPG Brain Tumor、Medulloblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06396481

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数据说明

疾病:GBM、DIPG脑干肿瘤、髓母细胞瘤。研究目的 1. 主要目的:评估同种异体Vγ9Vδ2 T细胞疗法的安全性和可行性。2. 次要目的:评估同种异体Vγ9Vδ2 T细胞对脑恶性胶质瘤(WHO IV级)的治疗效果。3. 探索目标:研究回输后Vγ9Vδ2 T细胞的扩增、浸润和持久性。研究回输后Vγ9Vδ2 T细胞的免疫动力学。探索可能预测Vγ9Vδ2 T细胞疗法临床疗效的生物标志物。研究设计类型、原则和试验步骤 1. 研究设计 这是一项探索性临床试验。计划在北京天坛医院神经外科招募50例恶性胶质瘤(WHO IV级)患者,开展单中心、单臂、开放的I期临床试验。评估同种异体Vγ9Vδ2 T细胞输注方案治疗脑恶性胶质瘤(WHO IV级)的安全性、可行性和疗效。试验包括两个阶段:剂量爬坡阶段和扩展阶段。

在爬坡阶段,至少纳入15例恶性脑胶质瘤(WHO IV级)患者。按照3+3设计,细胞输注量按1x107、3x107、1x108和3x108每剂的剂量依次递增,以观察其耐受性和安全性。在扩展阶段,纳入10例恶性脑胶质瘤(WHO IV级)患者,根据爬坡阶段获得的最佳剂量进行剂量扩展治疗,以观察其耐受性和安全性。每4周为一个疗程,共3个疗程。同时,将入组后因任何原因未能完成至少一个疗程精准治疗的患者纳入内对照组,将符合本研究入组标准但未参加本研究的患者纳入外对照组,共25例。2. 样本量及

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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