胶质母细胞瘤中CD137+富集肿瘤反应性T细胞在CliniMACS Prodigy系统的临床规模生产
该数据集来自NCBI,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)的肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)临床规模生产。研究利用GBM切除中常规采集的超声手术吸引物(UA)作为TIL可靠来源,在类GMP条件及临床规模下,通过CliniMACS Prodigy上的封闭自动化TRT流程生成TIL,并制备CD137+富集、CD137+

基本信息
资源简介
胶质母细胞瘤中CD137+富集肿瘤反应性T细胞在CliniMACS Prodigy系统的临床规模生产
Clinical-scale manufacturing of CD137+ enriched tumor-reactive T cells for glioblastoma in the CliniMACS Prodigy System
该数据集来自NCBI,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)的肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)临床规模生产。研究利用GBM切除中常规采集的超声手术吸引物(UA)作为TIL可靠来源,在类GMP条件及临床规模下,通过CliniMACS Prodigy上的封闭自动化TRT流程生成TIL,并制备CD137+富集、CD137+去除及未富集的配对TIL产品。数据包含1个文件,主题标签涉及高通量测序表达谱分析,可用于探索免疫冷肿瘤中TIL生产与抗肿瘤反应性富集相关研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 05 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):大多数肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)研究和治疗是在T细胞高浸润和突变负荷大的肿瘤中进行的。本研究展示了一种新的生产工艺,该工艺富集抗肿瘤反应性,从而能够稳健、临床规模地生产针对胶质母细胞瘤(GBM)的有效TIL产品,GBM是一种免疫冷、浸润差且突变负荷低的肿瘤。超声手术吸引物(UA)在GBM切除术中常规采集,被确定为临床生产TIL的可靠来源。TIL在类GMP条件下、以临床规模、使用CliniMACS Prodigy上的封闭自动化TRT流程从GBM UA中生成。此外,在完整GMP规模下生成了配对的TIL产品,这些产品富集CD137+细胞、去除CD137+或未富集。这些产品随后被广泛
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL21697、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE349606
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 07 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
大多数肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)研究和治疗都是在T细胞高度浸润且突变负荷大的肿瘤中进行的。本研究展示了一种新型制造工艺,该工艺通过富集抗肿瘤反应性,能够为胶质母细胞瘤(GBM)——一种免疫冷、浸润不良且突变负荷低的肿瘤——稳健地、临床规模地生产强效TIL产品。超声手术吸引物(UA)在GBM切除术中常规收集,被确定为临床生产TIL的可靠来源。在类GMP条件下,以临床规模,并使用CliniMACS Prodigy上的封闭自动化TRT工艺,从GBM UA中生成TIL。此外,在完整GMP规模下生成了配对的TIL产品,这些产品分别富集了CD137+细胞、去除了CD137+细胞或未富集。随后对这些产品进行了广泛表征,并在下游功能试验中测试了其针对自体和非自体患者来源细胞系的效力。
细胞和转录组分析显示,UA衍生的CD137(4-1BB/TNFRSF9)+ T细胞呈克隆性扩增,表现出活化和记忆表型,并表达与肿瘤反应性相关的转录谱。重要的是,完全封闭且符合GMP的工艺维持了先前在其他TIL适应症中与临床获益相关的有利治疗标志物。功能测定证实,与未经过筛选生成的TIL相比,CD137+ TRT对自体GBM细胞系具有强效且特异性的细胞毒性。总体而言,本研究建立了一种使用CliniMACS Prodigy的TIL生产范式,能够生成具有临床相关数量的TIL产品,并具有来自GBM的肿瘤反应性的有力证据,GBM是一种非常冷且浸润不良的肿瘤,具有高度未满足的需求。此外,这种方法将TIL治疗的视野扩展到先前因低突变负荷而被认为无法进行药物生产的适应症。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




