儿童及年轻成人晚期实体瘤中的NK白细胞与白细胞介素

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童及年轻成人晚期实体瘤,涵盖实体瘤、脑肿瘤、肉瘤、儿童肿瘤与神经母细胞瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他Solid TumorsBrain TumorsSarcomaPediatric CancersNeuroblastoma
NK White Blood Cells and Interleukin in Children and Young Adults With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

儿童及年轻成人晚期实体瘤中的NK白细胞与白细胞介素

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童及年轻成人晚期实体瘤,涵盖实体瘤、脑肿瘤、肉瘤、儿童肿瘤与神经母细胞瘤。研究背景指出,部分患儿生存仍不理想,而活化的NK细胞可有效杀伤自体儿童实体瘤,并已有临床级流程可扩增活化NK细胞用于过继细胞治疗。主要目标包括评估采集与扩增活化NK细胞以达到递增剂量目标的可行性、评估在淋巴细胞清除性化疗后输注递增剂量活化NK细胞(不加rhIL15,队列A)的毒性,以及评估联合递增剂量rhIL15输注活化NK细胞(队列B)的毒性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:实体瘤、脑肿瘤、肉瘤、儿童肿瘤、神经母细胞瘤。背景: 尽管取得了进展,一些患有实体瘤的儿童和年轻成人仍然生存率很低。 活化的NK细胞能有效杀伤自体的儿童实体瘤,并且已有临床级流程可生成大量活化的NK细胞用于过继细胞治疗。目标: 主要目标是:1)评估在队列A中采集和扩增活化NK细胞以达到递增剂量目标的可行性,2)评估在淋巴细胞清除性化疗后输注递增剂量活化NK细胞而不使用rhIL15(队列A)的毒性,以及3)评估在难治性恶性实体瘤儿童患者中输注活化NK细胞并联合递增剂量rhIL15(队列B)的毒性。 次要目标是:1)识别生物学

【主题与分类】

主题标签:Solid Tumors、Brain Tumors、Sarcoma、Pediatric Cancers、Neuroblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01875601

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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:实体瘤、脑肿瘤、肉瘤、儿童癌症、神经母细胞瘤。背景:* 尽管取得了进展,一些患有实体瘤的儿童和年轻人仍然生存率较低。* 激活的NK细胞能有效杀死自体儿童实体瘤,且已有临床级程序可生成大量激活的NK细胞用于过继细胞治疗。目的:* 主要目标为:1) 评估在A组中收集和扩增激活的NK细胞以达到递增剂量目标的可行性,2) 评估在未使用rhIL15的情况下,淋巴细胞清除化疗后输注递增剂量激活的NK细胞的毒性(A组),以及3) 评估在难治性恶性实体瘤儿科患者中,输注激活的NK细胞并递增rhIL15剂量的毒性(B组)。

  • 次要目标为:1)通过监测NK细胞数量、表型和功能的变化,确定活化的自体NK细胞联合或不联合rhIL15的生物活性剂量;2)评估rhIL15在儿科人群中的药代动力学和免疫原性;3)评估向淋巴细胞减少宿主施用活化的NK细胞联合或不联合rhIL15后的抗肿瘤效果及FDG-PET变化。4)评估队列A中从首次NK细胞输注获益的患者后续自体NK细胞输注周期的安全性和有效性。入选标准:* 队列A患者:2-29岁,患有难治性儿童恶性实体瘤;队列B患者:2-25岁,患有难治性儿童恶性实体瘤。* 体能状态和器官功能良好,既往治疗毒性反应已恢复,无需全身性皮质类固醇,且无同种异体干细胞移植史。设计:* 所有患者均接受NK细胞输注前的环磷酰胺淋巴细胞清除性化疗。

  • 队列A接受递增剂量的活化自体NK细胞,以确定细胞生成的可行性、耐受性,并可能确定MTD。 * A1:1x1

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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