靶向HPV-16 E6的T细胞受体免疫治疗用于HPV相关癌症
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦靶向HPV-16 E6的T细胞受体免疫治疗,用于HPV相关癌症。覆盖阴道癌、宫颈癌、肛门癌、阴茎癌和口咽癌等适应症

基本信息
资源简介
靶向HPV-16 E6的T细胞受体免疫治疗用于HPV相关癌症
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦靶向HPV-16 E6的T细胞受体免疫治疗,用于HPV相关癌症。覆盖阴道癌、宫颈癌、肛门癌、阴茎癌和口咽癌等适应症。源站描述指出,转移性或难治/复发性HPV-16阳性癌症无法治愈且标准治疗缓解不佳,而HPV-16阳性癌症组成性表达HPV-16 E6癌蛋白,健康人体组织中不存在该蛋白;经TCR基因工程改造的T细胞可在某些恶性肿瘤中诱导客观肿瘤反应,靶向HPV-16 E6的E6 TCR T细胞对HLA-A2阳性、HPV-16阳性靶细胞显示特异性反应。研究主要目标为确定自体T细胞的安全剂量(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:阴道癌、宫颈癌、肛门癌、阴茎癌、口咽癌。背景: 转移性或难治/复发性人乳头瘤病毒(HPV)-16+癌症(宫颈癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌、肛门癌和口咽癌)无法治愈,且标准治疗缓解不佳。 HPV-16+癌症组成性表达HPV-16 E6癌蛋白,而健康人体组织中不存在该蛋白。 给予T细胞受体(TCR)基因工程改造的T细胞可在某些恶性肿瘤中诱导客观肿瘤反应。 用靶向HPV-16 E6的TCR(E6 TCR)进行基因工程改造的T细胞对HLA-A A血清型组内的人白细胞抗原血清型(HLA-A2+)、HPV-16+靶细胞显示特异性反应。目标:主要目标 * 确定给予转导抗HPV-16 E6 TCR的自体T细胞和阿地白介素的安全剂量
【主题与分类】
主题标签:Vaginal Cancer、Cervical Cancer、Anal Cancer、Penile Cancer、Oropharyngeal Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02280811
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02280811
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:阴道癌、宫颈癌、肛门癌、阴茎癌、口咽癌。背景:* 转移性或难治性/复发性人乳头瘤病毒(HPV)-16+癌症(宫颈癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌、肛门癌和口咽癌)无法治愈,标准疗法缓解效果不佳。* HPV-16+癌症持续表达HPV-16 E6癌蛋白,而健康人体组织中不存在该蛋白。* 输注T细胞受体(TCR)基因工程化T细胞可在某些恶性肿瘤中诱导客观肿瘤缓解。* 经基因工程改造、靶向HPV-16 E6的TCR(E6 TCR)的T细胞对HLA-A A血清型组内的人类白细胞抗原血清型(HLA-A2+)、HPV-16+靶细胞表现出特异性反应性。目的:主要目的* 确定在非清髓性但淋巴细胞清除性预处理方案后,向患者输注转导抗HPV-16 E6 TCR的自体T细胞及阿地白介素的安全剂量。* 确定接受该方案治疗的转移性或复发性/难治性HPV-16+癌症患者的客观肿瘤缓解率(完全缓解或部分缓解)及缓解持续时间。
入选标准:* 年龄大于或等于18岁且小于或等于70岁,患有转移性或难治性/复发性HPV-16+癌症的患者。* 除非患者拒绝标准治疗,否则需要有既往一线全身治疗。* 患者必须为HLA-A 02:01阳性。设计:* 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,患者将接受转导淋巴细胞,然后开始高剂量阿地白介素治疗。* 研究将从I期剂量递增开始。在确定最大耐受剂量(MTD)细胞剂量后,患者将被纳入研究的II期部分。* 将在治疗后约4至6周评估临床和免疫学反应,然后约每1至6个月评估一次,直至疾病进展。* 在9至18名患者的剂量递增阶段之后,init
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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