GD2 CAR T细胞治疗弥漫内生性脑桥胶质瘤与脊髓弥漫性中线胶质瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦GD2 CAR T细胞疗法在弥漫内生性脑桥胶质瘤(DIPG)与脊髓弥漫性中线胶质瘤(DMG)中的应用

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文本预测Glioma of Spinal CordGlioma of Brainstem
GD2 CAR T Cells in Diffuse Intrinsic Pontine Gliomas (DIPG) & Spinal Diffuse Midline Glioma(DMG)

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

GD2 CAR T细胞治疗弥漫内生性脑桥胶质瘤与脊髓弥漫性中线胶质瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦GD2 CAR T细胞疗法在弥漫内生性脑桥胶质瘤(DIPG)与脊髓弥漫性中线胶质瘤(DMG)中的应用。数据涉及H3K27M突变型DMG受试者,主要目标包括评估自体T细胞经14g2a-CD8-BBz-iCasp9逆转录病毒载体转导表达GD2嵌合抗原受体(GD2CART)的可行性,确定最大耐受剂量(MTD)和/或推荐II期剂量(RP2D)、给药途径与方案,并评估安全性。次要目标包括初步评估临床获益与患者报告结局(PROs)。可用于神经肿瘤免疫治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脊髓胶质瘤、脑干胶质瘤。主要目标: 确定在H3K27M突变型弥漫性中线胶质瘤(DMG)受试者中,使用逆转录病毒载体和dasatinib在Miltenyi CliniMACS Prodigy®系统中,制造经14g2a-CD8-BBz-iCasp9逆转录病毒载体转导表达GD2嵌合抗原受体(GD2CART)的自体T细胞用于给药的可行性。 评估GD2CART和淋巴细胞清除性化疗在H3K27M突变型DMG受试者中的安全性,并确定最大耐受剂量(MTD)和/或推荐II期剂量(RP2D)、给药途径和方案。 在H3K27M突变型DMG受试者的扩展队列中,评估GD2CART在MTD/RP2D、给药途径和方案下的安全性。次要目标: 以初步方式评估GD2CART在RP2D下对儿童和成人H3

【主题与分类】

主题标签:Glioma of Spinal Cord、Glioma of Brainstem。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04196413

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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:脊髓胶质瘤、脑干胶质瘤。主要目标:* 确定在Miltenyi CliniMACS Prodigy®系统中,使用逆转录病毒载体和达沙替尼,制造表达GD2嵌合抗原受体(GD2CART)的14g2a-CD8-BBz-iCasp9逆转录病毒载体转导的自体T细胞,用于H3K27M突变型弥漫性中线胶质瘤(DMG)受试者给药的可行性。* 评估GD2CART和淋巴细胞清除化疗在H3K27M突变型DMG受试者中的安全性,并确定最大耐受剂量(MTD)和/或推荐的2期剂量(RP2D)、给药途径和方案。* 在H3K27M突变型DMG受试者扩展队列中,评估GD2CART的MTD/RP2D、给药途径和方案的安全性。次要目标:* 初步评估GD2CART在RP2D剂量下对儿童和成人H3K27M突变型DMG患者的临床获益和患者报告结局(PROs)。* 根据A、B、C或D组,评估重复脑室内(ICV)给予GD2CART的安全性和对临床获益的影响。

  • 若出现可能与GD2CART相关、很可能相关或可能相关的不可接受毒性,评估AP1903(一种二聚化剂)介导清除基因工程细胞并解决毒性的能力。

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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