儿童恶性脑肿瘤过继细胞免疫治疗(IMPACT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童恶性脑肿瘤的过继细胞免疫治疗研究(IMPACT)。覆盖儿童髓母细胞瘤、中枢神经系统非典型畸胎样/横纹肌样瘤、多层菊形团胚胎性肿瘤、松果体母细胞瘤、未特指胚胎性脑肿瘤及室管膜瘤

Children's National Research InstituteChildren's National Research Institute
clinicaltrials
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基因组分类Medulloblastoma, ChildhoodAtypical Teratoid/Rhabdoid Tumor of CNSPineoblastomaEpendymoma
Immunotherapy for Malignant Pediatric Brain Tumors Employing Adoptive Cellular Therapy (IMPACT)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

儿童恶性脑肿瘤过继细胞免疫治疗(IMPACT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童恶性脑肿瘤的过继细胞免疫治疗研究(IMPACT)。覆盖儿童髓母细胞瘤、中枢神经系统非典型畸胎样/横纹肌样瘤、多层菊形团胚胎性肿瘤、松果体母细胞瘤、未特指胚胎性脑肿瘤及室管膜瘤。研究为开放标签1期安全性与可行性试验,采用针对个体化肿瘤特异性抗原的多肿瘤抗原特异性细胞毒性T淋巴细胞(TSA-T),产品在Children's National Hospital的细胞治疗GMP设施制备,受试者在完成标准治疗或挽救治疗后接受输注。数据可用于儿童脑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):疾病:儿童髓母细胞瘤、中枢神经系统非典型畸胎样/横纹肌样瘤、多层菊形团胚胎性肿瘤、松果体母细胞瘤、未特指胚胎性脑肿瘤、室管膜瘤。TSA-T产品将在Children's National Hospital(CNH)的细胞治疗良好生产规范(GMP)设施中生产。入组研究的患者将在CNH接受输注。这是一项开放标签1期安全性与可行性研究,将采用多肿瘤抗原特异性细胞毒性T淋巴细胞(TSA-T),其靶向由蛋白质基因组学确定的个体化肿瘤特异性抗原(TSA),这些抗原来源于患者原发脑肿瘤组织。本研究参与者将在完成针对其新诊断胚胎性脑肿瘤或复发性室管膜瘤的标准治疗/挽救治疗后接受TSA-T。参与者将被入组

【主题与分类】

主题标签:Medulloblastoma, Childhood、Atypical Teratoid/Rhabdoid Tumor of CNS、Pineoblastoma、Ependymoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06193759

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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:髓母细胞瘤、儿童期、中枢神经系统非典型畸胎样/横纹肌样瘤、多层菊形团胚胎性肿瘤、松果体母细胞瘤、胚胎性未特指脑肿瘤、室管膜瘤。TSA-T产品将在儿童国家医院(CNH)的细胞治疗良好生产规范(GMP)设施中生产。入组研究的患者将在CNH接受输注。这是一项开放标签的1期安全性和可行性研究,将采用多肿瘤抗原特异性细胞毒性T淋巴细胞(TSA-T),其靶向由患者原发脑肿瘤组织衍生的、经蛋白质基因组学确定的个性化肿瘤特异性抗原(TSA)。本研究参与者将在完成针对其新诊断胚胎性肿瘤或复发性室管膜瘤的标准治疗/挽救治疗之后接受TSA-T。参与者将被纳入以下两组之一:1. A组:5岁以下新诊断胚胎性肿瘤的儿童——包括髓母细胞瘤(MB)、非典型畸胎样/横纹肌样瘤(ATRT)、多层菊形团胚胎性肿瘤(ETMR)和胚胎性未特指(NOS)脑肿瘤。

  1. B组:年龄大于1岁且小于30岁的儿童、青少年及年轻成人复发性室管膜瘤(EPN)患者。A组标准治疗骨干方案:患者将接受手术切除,然后根据需要进行标准治疗,其中可能包括最多3个诱导化疗周期(长春新碱、环磷酰胺、顺铂、依托泊苷,联合或不联合甲氨蝶呤)以及最多3个巩固周期(卡铂和塞替派,每个周期后输注自体外周血干细胞(PBSCs))。请注意:甲氨蝶呤可作为诱导化疗的一部分,且根据主治医师的判断,可在骨干治疗期间增加放疗。B组挽救性骨干治疗:患者将接受再次手术切除——在可行时以全切除为目标——随后进行再程放疗。再程放疗可采用常规分割疗程、大分割立体定向放疗或质子

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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