多中心研究:评估接受Blinatumomab治疗的B-ALL/Ly患者对常规儿童期疫苗接种的保护性免疫持久性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)及B细胞淋巴母细胞白血病/淋巴瘤(B-ALL/Ly)患者

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A Multi-site Study to Evaluate the Persistence of Protective Immunity to Routine Childhood Vaccinations in Participants With B-ALL/Ly Who Have Received Blinatumomab

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

多中心研究:评估接受Blinatumomab治疗的B-ALL/Ly患者对常规儿童期疫苗接种的保护性免疫持久性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)及B细胞淋巴母细胞白血病/淋巴瘤(B-ALL/Ly)患者。研究为多中心设计,旨在评估接受Blinatumomab治疗后,患者对常规儿童期疫苗接种的保护性免疫能否持久维持。数据覆盖B-ALL的多种命名与亚型,涉及儿童最常见的恶性肿瘤。该数据集可用于分析免疫持久性相关预测任务,支持肿瘤与白血病领域的临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:B细胞ALL、B细胞急性淋巴细胞白血病、B细胞淋巴母细胞白血病、B细胞淋巴母细胞白血病/淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)、B细胞急性淋巴细胞白血病、B细胞儿童急性淋巴细胞白血病、B细胞白血病。儿童中最常见的恶性肿瘤是B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)。B-ALL是一种血癌,由称为淋巴母细胞的异常B细胞前体克隆扩增引起。成熟正常B细胞是在骨髓中产生的白细胞,在抵抗感染和体液免疫中起关键作用。异常、未成熟的B细胞开始形成并快速增殖,排挤骨髓中的健康细胞。随着这些癌性B细胞积累,它们溢出到血流中并可在全身扩散(转移)。CD19是表达的抗原

【主题与分类】

主题标签:B-Cell ALL、B-Cell Acute Lymphoblastic Leukaemia、B-Cell Lymphoblastic Leukemia、B-Cell Lymphoblastic Leukemia/Lymphoma、B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia、B-cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07422337

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:B细胞急性淋巴细胞白血病、B细胞急性淋巴细胞白血病、B细胞淋巴细胞白血病、B细胞淋巴细胞白血病/淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)、B细胞急性淋巴细胞白血病、B细胞儿童急性淋巴细胞白血病、B细胞白血病。儿童中最常见的恶性肿瘤是B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)。B-ALL是一种血癌,由称为淋巴母细胞的异常B细胞前体克隆性扩增引起。成熟的正常B细胞是在骨髓中产生的白细胞,在抵抗感染和体液免疫中起着至关重要的作用。异常的未成熟B细胞开始形成并迅速增殖,挤占骨髓中的健康细胞。随着这些癌性B细胞的积累,它们溢出到血液中,并可以扩散(转移)到全身。CD19是几乎所有B细胞在整个成熟阶段表面表达的抗原。CD19的表达在机体对病原体产生免疫应答的能力中起着至关重要的作用。

多项研究发现,CD19在B细胞恶性肿瘤中高度保守,使其成为B-ALL治疗的理想靶点。Blinatumomab是一种双特异性T细胞衔接器(BiTE),可连接T细胞CD3和B细胞CD19。这导致T细胞的激活、增殖和克隆扩增,从而破坏靶向的CD19+细胞。Blinatumomab已被证明可显著改善诊断为B-ALL的儿科患者的预后;现已成为B-ALL治疗的基石之一。接受Blinatumomab治疗的儿科人群的一个关键问题是,化疗前建立的疫苗诱导免疫可能丧失。B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)患者的强化化疗可损害体液免疫,由于记忆B细胞耗竭,导致既往接种疫苗产生的抗体丢失。目前,对于接受Blinatumomab治疗的B-ALL患者,尚无既定的再接种方案。然而,先前涉及其他免疫治疗药物(如CAR T细胞疗法)的研究表明,

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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