B7-H3 CAR-T治疗复发难治性胶质母细胞瘤的初步研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一项针对复发性和难治性胶质母细胞瘤的B7-H3 CAR-T疗法初步研究

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clinicaltrials
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其他预测Recurrent GlioblastomaRefractory Glioblastoma
Pilot Study of B7-H3 CAR-T in Treating Patients With Recurrent and Refractory Glioblastoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

B7-H3 CAR-T治疗复发难治性胶质母细胞瘤的初步研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一项针对复发性和难治性胶质母细胞瘤的B7-H3 CAR-T疗法初步研究。源站描述指出B7-H3在70%的胶质母细胞瘤患者中表达,而在正常组织尤其是中枢神经系统中不表达,因此成为有吸引力的CAR-T治疗靶点。研究者构建了编码靶向B7-H3的嵌合抗原受体的逆转录病毒载体,可高效介导CAR转入患者T细胞。研究主要目的是评估颅内给予BP102在成人复发/难治性胶质母细胞瘤受试者中的可行性、安全性和耐受性,次要目的包括表征BP102的药代动力学和药效学特征、评估其抗肿瘤活性(如客观缓解率和缓解持续时间)以及评估进展情况。该数据可用于了解该疗法的研究设计与目标(来源 clinicaltri。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性胶质母细胞瘤、难治性胶质母细胞瘤。背景 B7-H3在70%的胶质母细胞瘤患者中表达 B7-H3在正常组织中不表达,尤其是在中枢神经系统中不表达。因此,它是CAR-T治疗的一个有吸引力的GBM靶点 研究者构建了编码靶向B7-H3的嵌合抗原受体(CAR)的逆转录病毒载体,该载体可以高效介导CAR转入患者T细胞。目的 主要目的:评估颅内给予BP102在患有复发/难治性(R/R)胶质母细胞瘤(GBM)的成人受试者中的可行性、安全性和耐受性。 次要目的: 表征BP102的药代动力学(PK)和药效学(PD)特征。 评估BP102的抗肿瘤活性,包括客观缓解率(ORR)和缓解持续时间。 评估进展

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Glioblastoma、Refractory Glioblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04385173

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04385173

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

适应症:复发性胶质母细胞瘤、难治性胶质母细胞瘤。

背景

  • B7-H3在70%的胶质母细胞瘤患者中表达
  • B7-H3在正常组织中不表达,尤其是在中枢神经系统中不表达。因此,它是CAR-T治疗中一个有吸引力的GBM靶点
  • 研究者构建了一种编码靶向B7-H3的嵌合抗原受体(CAR)的逆转录病毒载体,该载体可高效介导CAR转入患者T细胞。

目的

  • 主要目的:评估颅内给予BP102在复发/难治性(R/R)胶质母细胞瘤(GBM)成人受试者中的可行性、安全性和耐受性。
  • 次要目的:
  • 描述BP102的药代动力学(PK)和药效动力学(PD)特征。
  • 评估BP102的抗肿瘤活性,包括客观缓解率(ORR)和缓解持续时间。
  • 评估接受BP102治疗受试者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。
  • 探索性目的:
  • 评估肿瘤及肿瘤微环境对BP102药代动力学和药效动力学的影响。

设计 这是一项单中心、开放标签、单臂、试点I期研究,计划入组约12名复发或难治性胶质母细胞瘤成人患者。受试者将接受白细胞分离术和Ommaya储液囊植入术,随后按约1至2周的间隔接受三次计划内的自体BP102 B7-H3 CAR-T细胞颅内输注。剂量递增将遵循方案规定的受试者内和受试者间3+3规则,依据安全性和剂量限制性毒性进行。对BP102有应答的受试者可根据研究者的风险-获益评估接受额外治疗周期。将评估安全性、抗肿瘤活性、药代动力学、药效动力学、无进展生存期和总生存期。

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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