局部区域B7H3 IL-7Ra CAR T细胞治疗DIPG的安全性与有效性

DIPG即弥漫性内生性桥脑胶质瘤,常见于5至10岁儿童,具有侵袭性并浸润脑干结构,因位置特殊无法手术切除,标准治疗为放疗,但放疗效果有限且不能提高生存率

Chulalongkorn UniversityChulalongkorn University
clinicaltrials
浏览 9
医学影像DIPG Brain TumorDiffuse Intrinsic Pontine Glioma
Safety and Efficacy of Loco-regional B7H3 IL-7Ra CAR T Cell in DIPG

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

局部区域B7H3 IL-7Ra CAR T细胞治疗DIPG的安全性与有效性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局部区域B7H3 IL-7Ra CAR T细胞治疗DIPG的安全性与有效性。DIPG即弥漫性内生性桥脑胶质瘤,常见于5至10岁儿童,具有侵袭性并浸润脑干结构,因位置特殊无法手术切除,标准治疗为放疗,但放疗效果有限且不能提高生存率。当前免疫治疗中CAR T细胞被用于治疗复发或难治性癌症。该数据可用于了解该疗法的研究背景与适用人群(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:DIPG脑肿瘤、弥漫性内生性桥脑胶质瘤。被称为弥漫性内生性桥脑胶质瘤的脑肿瘤常见于5至10岁的儿童。这种肿瘤具有侵袭性,并浸润脑干结构。由于肿瘤的位置,治疗选择有限,无法像其他脑癌那样通过手术切除肿块。这种肿瘤的标准治疗是放射治疗,因为这种癌症对化疗或目前可用的靶向药物没有反应。然而,已发现放射治疗无效,且不能提高生存率。目前,癌症治疗正在发展使用免疫疗法,即对患者的免疫细胞进行基因修饰以靶向癌症,也称为CAR T细胞,用于治疗复发或难治性癌症。

【主题与分类】

主题标签:DIPG Brain Tumor、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06221553

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06221553

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

疾病:DIPG脑肿瘤,弥漫性内生性脑桥胶质瘤。弥漫性内生性脑桥胶质瘤是一种常见于5至10岁儿童的脑肿瘤。这种肿瘤具有侵袭性,会浸润脑干结构。由于肿瘤位置特殊,无法像其他脑癌那样通过手术切除肿块,因此治疗选择有限。这类肿瘤的标准治疗方法是放射治疗,因为这种癌症对化疗或目前可用的靶向药物均无反应。然而,放射治疗已被发现效果不佳,且不能提高生存率。目前,癌症治疗领域正在发展免疫疗法,即对患者的免疫细胞进行基因改造以靶向癌症,也称为CAR T细胞,用于治疗实体瘤和脑癌中的复发性或难治性癌症。该研究项目旨在研究使用抗原特异性T细胞治疗脑桥胶质瘤患者的疗效和安全性,这些T细胞携带白细胞介素-7受体α信号,并特异性针对肿瘤表面的B7H3抗原。

这项研究在泰国患者中尚属首次。该研究项目预期这种治疗在控制弥漫性脑桥胶质瘤方面将具有高度的安全性和有效性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。