复发性/难治性恶性胶质瘤的细胞免疫治疗Ⅰ期研究:瘤内输注经基因修饰表达IL13-ζ激酶和HyTK并对糖皮质激素耐药的异体CD8+细胞溶解性T细胞系GRm13Z40-2联合白细胞介素-2
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦复发或难治/进展性恶性胶质瘤(WHO 3 或 4 级)的 I 期细胞免疫治疗研究

基本信息
资源简介
复发性/难治性恶性胶质瘤的细胞免疫治疗Ⅰ期研究:瘤内输注经基因修饰表达IL13-ζ激酶和HyTK并对糖皮质激素耐药的异体CD8+细胞溶解性T细胞系GRm13Z40-2联合白细胞介素-2
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦复发或难治/进展性恶性胶质瘤(WHO 3 或 4 级)的 I 期细胞免疫治疗研究。研究评估经基因修饰表达 IL 13-Zetakine 与 HyTK 且耐糖皮质激素的同种异体 CD8+ 细胞毒性 T 细胞系 GRm13Z40-2 经中枢神经系统局部区域输注的安全性,以及重组人 Interleukin-2 对流增强递送联合该细胞过继转移的安全性;次要目标包括用 18FHBG PET 成像 GRm13Z40-2 CTL,并研究同期地塞米松给药对 T 细胞同种移植排斥反应的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:间变性星形细胞瘤、间变性室管膜瘤、间变性脑膜瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、室管膜母细胞瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤。主要目标:I. 评估 GRm13Z40-2 CTL 中枢神经系统局部区域细胞免疫治疗在复发或难治/进展性恶性胶质瘤(WHO 3 或 4 级)研究参与者中的安全性。II. 评估重组人 Interleukin-2(rhuIL-2)对流增强递送(CED)与 GRm13Z40-2 CTL 过继转移联合使用的安全性。次要目标:I. 研究 9-(4-氟-3-羟甲基丁基)鸟嘌呤(18FHBG)正电子发射断层扫描 PET 对研究参与者体内 GRm13Z40-2 CTL 的成像能力。II. 研究同期地塞米松给药对接受治疗者 T 细胞同种移植排斥反应的速度和幅度的影响
【主题与分类】
主题标签:Anaplastic Astrocytoma、Anaplastic Ependymoma、Anaplastic Meningioma、Anaplastic Oligodendroglioma、Brain Stem Glioma、Ependymoblastoma、Giant Cell Glioblastoma、Glioblastoma、Gliosarcoma、Grade III Meningioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01082926
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01082926
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:间变性星形细胞瘤、间变性室管膜瘤、间变性脑膜瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、室管膜母细胞瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤。主要目标:I. 评估GRm13Z40-2 CTL中枢神经系统局部区域细胞免疫疗法在复发或难治/进展性恶性胶质瘤(世界卫生组织3级或4级)研究参与者中的安全性。II. 评估与GRm13Z40-2 CTL过继转移联合使用的重组人白细胞介素-2(rhuIL-2)对流增强递送(CED)的安全性。次要目标:I. 探究9-(4-氟-3-羟甲基丁基)鸟嘌呤(18FHBG)正电子发射断层扫描(PET)在研究参与者中成像GRm13Z40-2 CTL的能力。II. 通过追踪连续获取的外周血样本中抗GRm13Z40-2免疫反应的频率,研究同时给予地塞米松对治疗研究参与者中T细胞同种移植排斥反应的速度和幅度的影响。III. 评估在遇到显著的移植物介导毒性时,更昔洛韦给药用于体内消融转移的GRm13Z40-2的效果。
大纲:患者在第1天和第3天接受GRm13Z40-2治疗性异体淋巴细胞瘤内注射(IT),注射时间超过10分钟;在第2-5天(第2周的第1-5天)接受阿地白介素瘤内注射,注射时间超过3小时。在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,治疗每周重复一次,共2个疗程。完成研究治疗后,患者每年随访一次,至少持续15年。
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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