GPC3 CAR T细胞联合IL-15和IL-21治疗复发性ATRT及CNS横纹肌样瘤(RADIANT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦GPC3阳性脑肿瘤,包括非典型畸胎样横纹肌样瘤(ATRT)和中枢神经系统横纹肌样瘤

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clinicaltrials
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医学影像预测Atypical Teratoid Rhabdoid TumorCentral Nervous System Rhabdoid Tumor
GPC3 CAR T Cells With IL-15 and IL-21 for Recurrent ATRT and CNS Rhabdoid Tumors (RADIANT)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

GPC3 CAR T细胞联合IL-15和IL-21治疗复发性ATRT及CNS横纹肌样瘤(RADIANT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦GPC3阳性脑肿瘤,包括非典型畸胎样横纹肌样瘤(ATRT)和中枢神经系统横纹肌样瘤。这是一项在Texas Children's Hospital开展的1期剂量递增研究,评估RADIANT-T细胞治疗,约15-24名受试者参与治疗部分。自体T细胞经逆转录病毒载体工程化表达GPC3特异性嵌合抗原受体及IL-15和IL-21,扩增并检测活性后,在计划手术切除期间腔内给药单次剂量,术前可能接受预用药,术中放置Ommaya储液囊以便监测。可用于免疫治疗反应与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非典型畸胎样横纹肌样瘤、中枢神经系统横纹肌样瘤。这是一项在Texas Children's Hospital开展的1期剂量递增研究,旨在评估RADIANT-T细胞在GPC3阳性脑肿瘤患者中的效果。大约15-24名受试者将参与研究的治疗部分。从患者体内采集自体T细胞,并使用逆转录病毒载体进行基因工程改造,以表达GPC3特异性嵌合抗原受体以及IL-15和IL-21。修饰后的T细胞在给药前进行扩增并测试其对GPC3阳性肿瘤细胞的活性。患者在计划的手术切除期间接受单次剂量的RADIANT-T细胞腔内给药。给药前,患者可能接受预用药以降低输注反应风险。手术期间,放置Ommaya储液囊以便监测

【主题与分类】

主题标签:Atypical Teratoid Rhabdoid Tumor、Central Nervous System Rhabdoid Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07513194

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:非典型畸胎样/横纹肌样肿瘤,中枢神经系统横纹肌样肿瘤。这是一项在德克萨斯儿童医院开展的1期剂量递增研究,旨在评估RADIANT-T细胞在GPC3阳性脑肿瘤患者中的疗效。约15-24名受试者将参与该研究的治疗部分。从患者体内采集自体T细胞,并使用逆转录病毒载体进行基因工程改造,使其表达GPC3特异性嵌合抗原受体以及IL-15和IL-21。在给药前,对改造后的T细胞进行扩增并检测其针对GPC3阳性肿瘤细胞的活性。患者在计划的手术切除期间接受单次剂量的RADIANT-T细胞腔内给药。给药前,患者可能接受预给药以降低输注反应的风险。手术期间,放置Ommaya储液囊以便监测和管理潜在的治疗相关效应。这是一项剂量递增研究,各组患者接受递增剂量的RADIANT-T细胞,以确定最大耐受剂量。

每位患者所接受的剂量取决于先前患者在较低剂量水平下的结果。患者在治疗前接受临床评估,包括体格检查、实验室检测和影像学检查。治疗后,患者通过体格检查、实验室检测、脑脊液评估和影像学检查进行监测,以评估安全性和肿瘤反应。肿瘤评估通过MRI在治疗后约1周和4-6周进行。患者接受纵向随访,以评估安全性、修饰T细胞的持久性和临床结局。长期随访在输注后持续长达15年,治疗后早期随访较频繁,随着时间推移随访频率降低。

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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