B7-H3特异性CAR T细胞局部免疫治疗DIPG/DMG及复发难治性儿童中枢神经系统肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦B7-H3特异性CAR T细胞局部免疫治疗。研究对象为儿童及年轻成人DIPG、DMG及复发或难治性中枢神经系统肿瘤患者,涵盖室管膜瘤、髓母细胞瘤、生殖细胞肿瘤、非典型畸胎样/横纹肌样瘤和原始神经外胚层肿瘤等

基本信息
资源简介
B7-H3特异性CAR T细胞局部免疫治疗DIPG/DMG及复发难治性儿童中枢神经系统肿瘤研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤领域,聚焦B7-H3特异性CAR T细胞局部免疫治疗。研究对象为儿童及年轻成人DIPG、DMG及复发或难治性中枢神经系统肿瘤患者,涵盖室管膜瘤、髓母细胞瘤、生殖细胞肿瘤、非典型畸胎样/横纹肌样瘤和原始神经外胚层肿瘤等。治疗采用自体CD4+和CD8+ T细胞经慢病毒转导表达B7-H3特异性CAR及EGFRt,通过留置导管递送至肿瘤切除腔或脑室系统。该数据可用于评估CAR T细胞局部治疗的可行性、安全性及潜在疗效(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:中枢神经系统肿瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、室管膜瘤、儿童髓母细胞瘤、生殖细胞肿瘤、非典型畸胎样/横纹肌样瘤、原始神经外胚层肿瘤。这是一项1期研究,采用中枢神经系统(CNS)局部过继疗法,使用自体CD4+和CD8+ T细胞,这些细胞经慢病毒转导以表达B7H3特异性嵌合抗原受体(CAR)和EGFRt。CAR T细胞通过留置导管递送至患有弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)、弥漫性中线胶质瘤(DMG)以及复发或难治性CNS肿瘤的儿童和年轻成人的肿瘤切除腔或脑室系统中。符合所有入组标准(包括将CNS导管置入肿瘤切除腔或脑室系统)且不符合任何排除标准的儿童或年轻成人,
【主题与分类】
主题标签:Central Nervous System Tumor、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Diffuse Midline Glioma、Ependymoma、Medulloblastoma, Childhood、Germ Cell Tumor、Atypical Teratoid/Rhabdoid Tumor、Primitive Neuroectodermal Tumor、Choroid Plexus Carcinoma、Pineoblastoma, Childhood。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04185038
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04185038
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:中枢神经系统肿瘤、弥漫性内生性桥脑胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、室管膜瘤、髓母细胞瘤、儿童期、生殖细胞肿瘤、非典型畸胎样/横纹肌样肿瘤、原始神经外胚层肿瘤。这是一项1期研究,采用中枢神经系统(CNS)局部过继疗法,使用自体CD4+和CD8+ T细胞,这些细胞经慢病毒转导以表达B7H3特异性嵌合抗原受体(CAR)和EGFRt。CAR T细胞通过留置导管递送至患有弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)、弥漫性中线胶质瘤(DMG)以及复发性或难治性CNS肿瘤的儿童和年轻成人的肿瘤切除腔或脑室系统。符合所有资格标准(包括在肿瘤切除腔或脑室系统中放置CNS导管)且不符合任何排除标准的儿童或年轻成人,将采集其T细胞。随后,这些T细胞将被生物工程改造为靶向表达B7H3的肿瘤细胞的第二代CAR T细胞。患者将根据其肿瘤的位置或类型被分配到3个治疗组之一。
幕上肿瘤患者将分配至A组,接受治疗药物注入肿瘤腔。幕下肿瘤或转移性/软脑膜肿瘤患者将分配至B组,接受治疗药物注入脑室系统。研究入组的前3例患者必须年满15岁,并分配至A组或B组。DIPG患者将分配至C组,接受治疗药物注入脑室系统。患者新改造的T细胞将通过留置导管分两个疗程给药。在第一疗程中,A组和B组患者将每周接受一次CAR T细胞给药,持续三周,随后休息一周,进行检查期,然后再进行另一个每周给药一次、持续三周的疗程。C组患者将每两周接受一次CAR T细胞给药,持续3周,随后休息一周,进行检查期,然后再每两周给药一次,持续3周。两个疗程完成后,所有组的患者将进行
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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