CAR-巨噬细胞治疗HER2过表达实体瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对HER2过表达实体瘤的首次人体一期研究,涉及腺癌、胆管癌、胆道癌、膀胱癌、乳腺癌、导管癌等多种肿瘤类型

Carisma Therapeutics IncCarisma Therapeutics Inc
clinicaltrials
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医学影像分类HER2-positiveAdenocarcinomaBile Duct CancerBiliary Tract CancerBladder CancerBreast CancerBreast NeoplasmCarcinoma, DuctalCarcinoma, HepatocellularCancerLung Cancer, Non-Small-CellCarcinoma, Ovarian Epithelial
CAR-macrophages for the Treatment of HER2 Overexpressing Solid Tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

CAR-巨噬细胞治疗HER2过表达实体瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对HER2过表达实体瘤的首次人体一期研究,涉及腺癌、胆管癌、胆道癌、膀胱癌、乳腺癌、导管癌等多种肿瘤类型。研究包含主研究(Group 1和Group 2)、腹腔内亚研究、89[Zr]放射性标记CT-0508亚研究以及CT-0508联合Pembrolizumab亚研究。数据可用于了解CAR-巨噬细胞疗法在HER2过表达实体瘤中的研究设计、适应症覆盖和联合治疗探索,为肿瘤免疫治疗研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HER2阳性、腺癌、胆管癌、胆道癌、膀胱癌、乳腺癌、乳腺肿瘤、癌、导管癌。一项在HER2过表达实体瘤受试者中开展的腺病毒转导的自体巨噬细胞(经工程化改造以包含抗HER2嵌合抗原受体)的首次人体一期研究 主研究 - Group 1和Group 2 所有HER2过表达实体瘤 腹腔内亚研究 - HER2过表达腹膜疾病 89[Zr]放射性标记CT-0508亚研究 - 所有HER2过表达实体瘤(仅限Univ of Penn, Abramson Cancer Center) CT-0508联合Pembrolizumab亚研究 - 所有HER2过表达实体瘤

【主题与分类】

主题标签:HER2-positive、Adenocarcinoma、Bile Duct Cancer、Biliary Tract Cancer、Bladder Cancer、Breast Cancer、Breast Neoplasm、Carcinoma, Ductal、Carcinoma, Hepatocellular、Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04660929

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04660929

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  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

条件:HER2阳性、腺癌、胆管癌、胆道癌、膀胱癌、乳腺癌、乳腺肿瘤、癌、导管癌。一项在HER2过表达实体瘤受试者中开展的腺病毒转导的自体巨噬细胞(经工程化改造以携带抗HER2嵌合抗原受体)的1期首次人体研究 主研究——第1组和第2组 所有HER2过表达实体瘤 腹腔内子研究——HER2过表达腹膜疾病 89[Zr]放射性标记CT-0508子研究——所有HER2过表达实体瘤(仅限宾夕法尼亚大学Abramson癌症中心) CT-0508联合帕博利珠单抗子研究——所有HER2过表达实体瘤

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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