表达HER2特异性嵌合抗原受体(CAR)的T细胞用于HER2阳性中枢神经系统肿瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为表达HER2特异性嵌合抗原受体(CAR)的T细胞用于HER2阳性中枢神经系统肿瘤患者,属于肿瘤/脑肿瘤分类

基本信息
资源简介
表达HER2特异性嵌合抗原受体(CAR)的T细胞用于HER2阳性中枢神经系统肿瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为表达HER2特异性嵌合抗原受体(CAR)的T细胞用于HER2阳性中枢神经系统肿瘤患者,属于肿瘤/脑肿瘤分类。源站描述涉及复发性和难治性脑肿瘤,需获取患者原诊断所用组织块或标本以检测HER2表达,并可能探索其他免疫治疗靶点蛋白;同时需两次采血,每次最多90ml,总计180ml,且采血量不超过每2.2磅体重3ml。研究将HER2 CAR基因导入患者T细胞,借助逆转录病毒使HER2抗体附着于T细胞表面。该数据可用于了解HER2 CAR T细胞治疗脑肿瘤的试验设计与相关检测流程(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性脑肿瘤,难治性脑肿瘤。首先,为了查明患者脑癌中是否表达HER2,研究者需要获取用于做出最初诊断的组织块或组织标本。如果有足够的材料,研究者还可能寻找其他可能成为未来此类免疫治疗靶点的蛋白质。将在两种情况下抽取最多90毫升(18茶匙)血液,总计180毫升(36茶匙)。抽取的血液总量将不超过每2.2磅体重3毫升(少于1茶匙)。为了制备HER2 CAR T细胞,研究者将把HER2 CAR基因导入患者的T细胞。为了让HER2抗体附着到T细胞表面,研究者将把抗体基因插入T细胞。这是通过一种已制成的名为逆转录病毒的病毒来完成的。
【主题与分类】
主题标签:Brain Tumor, Recurrent、Brain Tumor, Refractory。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02442297
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。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02442297
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:复发性脑肿瘤、难治性脑肿瘤。首先,为了确定患者的脑癌中是否表达HER2,研究人员需要获取用于最初诊断的组织块或组织标本。如果有足够的材料,研究人员还可能寻找其他可能成为未来此类免疫治疗靶点的蛋白质。将在两个时间点抽取最多90毫升(18茶匙)的血液,总计180毫升(36茶匙)。抽取的血液总量不会超过每2.2磅体重3毫升(少于1茶匙)。为了制备HER2 CAR T细胞,研究人员会将HER2 CAR基因导入患者的T细胞中。为了使HER2抗体能够附着在T细胞表面,研究人员会将抗体基因插入T细胞中。这是通过一种为本研究制造的、名为逆转录病毒的病毒来完成的,该病毒会将抗体基因携带进入T细胞。这种病毒还能帮助研究人员在将T细胞注射回患者体内后,在患者的血液中找到它们。生成的大部分细胞将被冷冻保存,以便回输给患者。这是一项剂量递增研究。
这意味着,起初患者将接受最低剂量方案(共3种不同水平)的T细胞治疗。一旦该剂量方案被证明安全,下一组患者将开始接受更高水平的方案。这一过程将持续进行,直至所有3种剂量方案均被研究完毕。如果副作用过于严重,则会降低剂量或停止T细胞输注。患者将接受三次细胞注射,每次间隔两周,注射部位为神经外科医生植入肿瘤内、脑部手术切除后留下的空腔或脑内充满液体的空间的特殊导管。患者接受的第一次细胞注射将是最低剂量。后续注射,根据患者被分配的剂量方案,可能高于首次剂量。在患者接受每次注射前,可能会给予一剂泰诺
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。




