基因治疗与化疗治疗晚期实体瘤或非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于晚期实体瘤(含脑肿瘤)或非霍奇金淋巴瘤患者的基因治疗与化疗研究

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clinicaltrials
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基因组预测Brain and Central Nervous System TumorsLymphoma
Gene Therapy and Chemotherapy in Treating Patients With Advanced Solid Tumors or Non-Hodgkin's Lymphoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

基因治疗与化疗治疗晚期实体瘤或非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于晚期实体瘤(含脑肿瘤)或非霍奇金淋巴瘤患者的基因治疗与化疗研究。数据涉及使用安全修饰的逆转录病毒载体 MFG 将突变型 MGMT-G156A cDNA 导入造血祖细胞,评估其可行性与表达,并考察回输后毒性、复制 competent 逆转录病毒检测、以及经 O6-苄基鸟嘌呤和替莫唑胺处理后耐药祖细胞的识别与体内富集可行性。可用于分析基因修饰造血干细胞在化疗耐药中的潜在作用及治疗相关毒性预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、淋巴瘤、未指明成人实体瘤、方案特定。目标: 评估使用安全修饰的逆转录病毒载体 MFG 将突变型 MGMT-G156A cDNA 导入并表达于取自晚期实体瘤(包括胶质瘤)或非霍奇金淋巴瘤患者的造血祖细胞中的可行性。 确定将这些患者体外转导的造血干细胞回输相关的毒性,包括检测具有复制能力的逆转录病毒。 评估从这些患者骨髓中识别突变型 MGMT-G156A 转导的以及对 O6-苄基鸟嘌呤(BG)和替莫唑胺耐药的造血和基质祖细胞的可行性。 评估在接受 BG 和替莫唑胺治疗的患者中体内富集转导的造血祖细胞的可行性。* Eva

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Lymphoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003567

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

条件:脑与中枢神经系统肿瘤、淋巴瘤、未明确的成人实体瘤、方案特定。

目的:

  • 评估使用安全性改良的逆转录病毒载体MFG,将突变型MGMT-G156A cDNA导入并表达于取自晚期实体瘤(包括胶质瘤)或非霍奇金淋巴瘤患者的造血祖细胞中的可行性。
  • 确定将这些体外转导的造血干细胞回输给这些患者相关的毒性,包括检测具有复制能力的逆转录病毒。
  • 评估从这些患者骨髓中识别出转导了突变型MGMT-G156A且对O6-苄基鸟嘌呤(BG)和替莫唑胺耐药的造血及基质祖细胞的可行性。
  • 评估在接受BG和替莫唑胺治疗的患者体内富集转导的造血祖细胞的可行性。
  • 评估该方案在这些患者中的毒性。
  • 确定该方案在这些患者中的抗肿瘤效果。

大纲:这是一项关于CD34干细胞和卡莫司汀的剂量递增研究。

在骨髓采样阴性后,患者在第1-5天每日一次皮下注射沙格司亭(GM-CSF)和非格司亭(G-CSF)(或单独每日两次皮下注射G-CSF,持续4-5天)。在第5天最后一次生长因子注射后24小时以及必要时第6天,采集外周血祖细胞。随后,CD34阳性干细胞在体外被逆转录病毒突变体MGMT-G156A感染。假设外周血细胞计数恢复,患者每6周接受一次O6-苄基鸟嘌呤(BG)静脉注射,持续1小时,随后卡莫司汀静脉注射,持续1小时,共5个疗程。在第一个化疗疗程结束后约72小时,患者接受逆转录病毒转导的造血干细胞回输,持续5-10分钟。在完成BG和卡莫司汀治疗4周后,若无血液学毒性,患者每4周接受一次BG静脉注射,持续1小时,随后替莫唑胺静脉注射,持续1小时,最多5个疗程。疾病有反应的患者可继续

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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