CD70 结合型 CAR 转导外周血淋巴细胞治疗 CD70 表达癌症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及一项使用 CD70 结合型嵌合抗原受体(CAR)转导外周血淋巴细胞(PBL)治疗 CD70 表达癌症的研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他Pancreatic CancerRenal Cell CancerBreast CancerMelanomaOvarian Cancer
Administering Peripheral Blood Lymphocytes Transduced With a CD70-Binding Chimeric Antigen Receptor to People With CD70 Expressing Cancers

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

CD70 结合型 CAR 转导外周血淋巴细胞治疗 CD70 表达癌症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及一项使用 CD70 结合型嵌合抗原受体(CAR)转导外周血淋巴细胞(PBL)治疗 CD70 表达癌症的研究。覆盖胰腺癌、肾细胞癌、乳腺癌、黑色素瘤和卵巢癌。源站描述包含研究背景与目标:CAR 以 CD27 为结合部分识别 CD70,转导 PBL 后可 MHC 非依赖地识别 CD70 阳性靶细胞;I 期确定安全性,II 期确定抗肿瘤反应。可用于了解该细胞治疗试验的设计与适用癌种(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胰腺癌、肾细胞癌、乳腺癌、黑色素瘤、卵巢癌。背景: 我们生成了一个嵌合抗原受体(CAR),以其天然配体 CD27 作为结合部分来结合 CD70。用该 CAR 转导外周血淋巴细胞(PBL)可传递对表达 CD70 的靶细胞的主要组织相容性复合体(MHC)非依赖性识别,这些靶细胞包括肾细胞癌和其他癌症。 在与 CD70+ 靶细胞的共培养中,抗 hCD70 CAR 转导的 T 细胞以高特异性分泌大量 IFN-γ。目标:主要目标: I 期:确定在与预处理性淋巴细胞清除和高剂量白细胞介素-2(IL-2;阿地白介素)联合给药时,施用抗 hCD70 CAR 转导的 PBL 的安全性。 II 期:确定抗 hCD70 CAR 转导的 PBL 能否介导表达 CD70 的肿瘤消退。

【主题与分类】

主题标签:Pancreatic Cancer、Renal Cell Cancer、Breast Cancer、Melanoma、Ovarian Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02830724

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    • 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:胰腺癌、肾细胞癌、乳腺癌、黑色素瘤、卵巢癌。背景:* 我们构建了一种嵌合抗原受体(CAR),其以天然配体CD27作为结合部分来识别CD70。用该CAR转导外周血淋巴细胞(PBL)后,可介导不依赖主要组织相容性复合体(MHC)的、对表达CD70的靶细胞的识别,这些靶细胞包括肾细胞癌及其他癌症。* 在与CD70+靶细胞共培养时,抗hCD70 CAR转导的T细胞以高特异性分泌大量IFN-γ。目的:主要目的:* I期:确定在联合预处理淋巴细胞清除和高剂量白细胞介素-2(IL-2;阿地白介素)的情况下,输注抗hCD70 CAR转导的PBL的安全性。* II期:确定抗hCD70 CAR转导的PBL能否介导表达CD70的肿瘤消退。入选标准:* 患者必须:* 年龄≥18岁且≤72岁 * 患有转移性或不可切除的表达CD70的癌症,且经标准治疗后进展 * 患者不得:* 对高剂量阿地白介素、环磷酰胺或氟达拉滨过敏或超敏。

设计:* 这是一项I/II期、单中心研究,研究对象为可测量、不可切除且表达CD70的癌症患者,接受经抗hCD70 CAR转导的PBL治疗。* 通过白细胞分离术获取的PBMC将在抗CD3(OKT3)和阿地白介素存在下培养,以刺激T细胞生长。* 转导通过将这些细胞暴露于含有编码抗hCD70 CAR的复制缺陷型病毒的上清液中的逆转录病毒载体来启动。* 所有患者将接受由环磷酰胺和氟达拉滨组成的非清髓性、淋巴细胞清除性预处理方案。* 第0天,患者将接受经抗hCD70 CAR转导的PBL,随后开始高剂量阿地白介素治疗。* 治疗后约6周(±2周)将对病灶进行全面评估。* 该研究将采用I/II期最优设计进行,设有两个独立队列用于th

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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