儿童脑肿瘤GD2-CAR T细胞
疾病:儿童脑肿瘤、儿童髓母细胞瘤、胚胎性肿瘤、高级别胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、成人脑肿瘤。本研究将包括一个I期剂量递增阶段,旨在评估静脉注射自体iC9-GD2-CAR T细胞在难治性/复发性恶性中枢神经系统(CNS)肿瘤患者中的安全性和可行性

基本信息
资源简介
儿童脑肿瘤GD2-CAR T细胞
本数据集是 clinicaltrials.gov 公开数据集,主题涵盖 Brain Tumor, Pediatric、Medulloblastoma, Childhood、Embryonal Tumor、High Grade Glioma、Diffuse Midline Glioma。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:儿童脑肿瘤、儿童髓母细胞瘤、胚胎性肿瘤、高级别胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、成人脑肿瘤。本研究将包括一个I期剂量递增阶段,旨在评估静脉注射自体iC9-GD2-CAR T细胞在难治性/复发性恶性中枢神经系统(CNS)肿瘤患者中的安全性和可行性。考虑到CNS肿瘤治疗相关的特殊潜在风险,本研究设计为根据疾病的组织学和部位将患者纳入3个不同的研究组。这种入组模式旨在序贯检验安全性,首先从发生严重颅内高压风险较低的患者类别开始,随后再纳入风险相应增加的患者。具体而言,将探索的三个研究组均为复发性或难治性: A组:MB/其他胚胎性肿瘤 B组:大脑半球HGG C组:丘脑HGG、DMG、DIPG以及其他未纳入A组和B组的罕见CNS肿瘤 符合条件的患者将接受白细胞分离术以采集T细胞,这些T细胞将被制备以获得自体CAR T产品iC9-GD2-CAR T细胞,这是一种靶向GD2的CAR T产品。简言之,患者将接受含常规化疗药物的淋巴细胞清除方案治疗,随后接受单次GD2-CART01输注。此外,该产品含有自杀基因安全开关(即诱导型Caspase 9):若发生相关毒性,患者将接受二聚化剂,以激活输注T细胞中的凋亡通路。CAR T细胞输注后,患者将进入为期5年的主动随访期(用于疾病随访)。根据监管要求,接受基因治疗的患者将进行常规的15年随访。
【主题与分类】
主题标签:Brain Tumor, Pediatric、Medulloblastoma, Childhood、Embryonal Tumor、High Grade Glioma、Diffuse Midline Glioma、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Brain Tumor Adult。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05298995
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05298995
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:儿童脑肿瘤、儿童髓母细胞瘤、胚胎性肿瘤、高级别胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、成人脑肿瘤。本研究将包含一个I期剂量递增阶段,旨在评估对难治/复发性恶性中枢神经系统肿瘤患者静脉注射自体iC9-GD2-CAR T细胞的安全性和可行性。考虑到与中枢神经系统肿瘤治疗相关的独特潜在风险,本研究设计为根据疾病的组织学和部位将患者纳入3个不同组别。这种入组模式旨在序贯测试安全性,首先从严重颅内高压风险较低的患者类别开始,随后继续纳入风险相应增加的患者。
具体而言,所探索的三个组分别针对以下复发或难治性情况:
- ARM A:MB/其他胚胎性肿瘤
- ARM B:半球HGG
- ARM C:丘脑HGG、DMG、DIPG及其他未纳入ARM A和ARM B的罕见CNS肿瘤
符合条件的患者将接受白细胞分离术以采集T细胞,这些T细胞将被制备以获得自体CAR T产品iC9-GD2-CAR T细胞,这是一种靶向GD2的CAR T产品。简言之,患者将接受含常规化疗药物的淋巴细胞清除方案治疗,随后接受单次输注GD2-CART01。此外,该产品含有自杀基因安全开关(即可诱导型Caspase 9):若发生相关毒性,患者将接受二聚化剂,以激活输注T细胞中的凋亡通路。输注CAR T细胞后,患者将进入为期5年的积极随访期(用于疾病随访)。对于接受基因治疗的患者,将按照监管要求进行常规的15年随访。
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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