Illuminate:评估CAR T免疫细胞疗法(BCB-276)治疗弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)患者的临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)的2期临床研究信息。DIPG是一种罕见且侵袭性强的脑干肿瘤,主要影响儿童,治疗选择有限,放疗为当前标准治疗但仅能带来暂时获益

基本信息
资源简介
Illuminate:评估CAR T免疫细胞疗法(BCB-276)治疗弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)患者的临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)的2期临床研究信息。DIPG是一种罕见且侵袭性强的脑干肿瘤,主要影响儿童,治疗选择有限,放疗为当前标准治疗但仅能带来暂时获益。该研究评估研究性B7-H3靶向嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法BCB-276,在完成初始标准放疗后的儿童和年轻成人DIPG患者中的效果,考察生存、安全性和肿瘤反应。所有合格参与者均接受BCB-276,结果将与登记处收集的相似DIPG个体数据进行比较(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性内生性桥脑胶质瘤、DIPG、脑肿瘤、CNS肿瘤、中枢神经系统肿瘤、儿童癌症、成人癌症患者、CNS肿瘤、儿童期。弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)是一种罕见且侵袭性强的脑干肿瘤,主要影响儿童,治疗选择有限。放射治疗是当前的标准治疗,可能提供暂时获益,但需要新的治疗方法。这项2期研究将评估BCB-276,一种研究性B7-H3靶向嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法,在完成初始标准放射治疗后的DIPG儿童和年轻成人中的效果。该研究将评估生存、安全性和肿瘤反应。所有符合条件的参与者都将接受BCB-276,结果将与登记处收集的相似DIPG个体的信息进行比较。
【主题与分类】
主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、DIPG、Brain Tumor、CNS Tumor、Central Nervous System Tumor、Pediatric Cancer、Adult Cancer Patients、CNS Tumor, Childhood、CNS Tumor, Adult、Brainstem Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07680439
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07680439
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、DIPG、脑肿瘤、中枢神经系统肿瘤、儿童癌症、成人癌症患者、中枢神经系统肿瘤、儿童期。弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)是一种罕见且侵袭性的脑干肿瘤,主要影响儿童,治疗选择有限。放射治疗是当前的标准治疗方案,可能提供暂时性的益处,但需要新的治疗方法。这项2期研究将评估BCB-276,一种研究性靶向B7-H3的嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法,在完成初始标准放射治疗后的儿童和年轻成人DIPG患者中的应用。该研究将评估生存期、安全性和肿瘤反应。所有符合条件的参与者都将接受BCB-276,并将结果与登记处收集的类似DIPG患者的数据进行比较。要参与这项研究,符合条件的患者必须在完成放射治疗后6周内开始参与,并且除放射治疗(联合或不联合替莫唑胺)外,不得接受过既往抗癌治疗。
参与内容包括通过白细胞分离术采集参与者的白细胞、利用参与者自身免疫细胞制备BCB-276,以及放置导管或储液器以将治疗直接递送至脑内充满液体的腔隙。BCB-276在参与研究的研究中心大约每2周给药一次,计划疗程为在大约7-8个月内最多给予15剂。研究访视包括治疗、安全性监测、MRI扫描、实验室检查及其他评估。参与者自首次接受BCB-276治疗起可能被随访长达约2年,部分随访访视可远程进行。由于BCB-276仍处于研究阶段,可能会发生副作用,安全性将被密切监测。
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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