PiggyBac转座子工程化T细胞中抗CD19 CAR治疗复发/难治性B细胞淋巴瘤或B细胞急性淋巴细胞白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于使用piggyBac转座子/转座酶系统将抗CD19 CAR基因导入原代人T细胞的治疗研究

Yan'an Affiliated Hospital of Kunming Medical UniversityYan'an Affiliated Hospital of Kunming Medical University
clinicaltrials
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医学影像B Cell LymphomaB-cell Acute Lymphoblastic Leukemia
Anti-CD19 CAR in PiggyBac Transposon-Engineered T Cells for Relapsed/Refractory B-cell Lymphoma or B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

PiggyBac转座子工程化T细胞中抗CD19 CAR治疗复发/难治性B细胞淋巴瘤或B细胞急性淋巴细胞白血病

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于使用piggyBac转座子/转座酶系统将抗CD19 CAR基因导入原代人T细胞的治疗研究。覆盖B细胞淋巴瘤与B细胞急性淋巴细胞白血病两类疾病,受试者为复发/难治性CD19阳性患者。CAR结构包含抗人CD19的scFv(克隆FMC-63),并通过CD28跨膜域连接CD28、4-1BB与CD3z胞内域。患者输注前接受氟达拉滨和环磷酰胺化疗,输注后随访安全性与不良事件。可用于评估该疗法的安全性、耐受性及疗效相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B细胞淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病。使用piggyBac转座子/转座酶系统将基因导入原代人T细胞——例如表达CD19 CAR。使用针对人CD19抗原的特异性CAR。所有CAR均含有抗人CD19的scFv(克隆FMC-63),第三个BBz CD28z CAR由scFv通过CD28跨膜域连接至CD28、4-1BB和CD3z的胞内域组成;如果满足所有入组标准,复发/难治性CD19阳性B细胞淋巴瘤或B-ALL受试者可参与。所有患者在输注抗CD19 CAR-T细胞前接受氟达拉滨和环磷酰胺化疗。输注后,受试者将接受抗CD19 CAR-T细胞副作用和效果的随访。随访:安全性和不良事件(抗CD19 CAR-T细胞疗法在14天内的安全性和耐受性

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04289220

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:B细胞淋巴瘤,B细胞急性淋巴细胞白血病。利用piggyBac转座子/转座酶系统将基因导入原代人T细胞——例如CD19 CAR的表达。使用了针对人CD19抗原特异性的CAR。所有CAR均含有抗人CD19的单链可变区片段(克隆FMC-63)。第三代BBz CD28z CAR由通过CD28跨膜域连接至CD28、4-1BB和CD3z胞内域的scFv组成;符合所有入选标准的复发/难治性CD19阳性B细胞淋巴瘤或B-ALL受试者可参与。所有患者在输注抗CD19 CAR-T细胞前接受了氟达拉滨和环磷酰胺化疗。输注后,受试者将接受随访以观察副作用及抗CD19 CAR-T细胞的效果。随访:安全性和不良事件(抗CD19 CAR-T细胞治疗14天内的安全性和耐受性):不良事件的数量和严重程度,其与抗CD19 CAR-T细胞治疗相关性的评估,以及不良事件的结局。可能的不良事件包括细胞因子释放综合征、低血压、可逆性神经毒性、低丙种球蛋白血症等。

采用CT评估B细胞淋巴瘤病灶。通过骨髓穿刺采集B-ALL骨髓样本以评估微小残留病。采用流式细胞术检测血液中T细胞、B细胞和NK细胞的比例,以及CD3、CD4、CD8、抗CD19 CAR的表达,以判定抗CD19 CAR-T治疗效果。同时测定血浆中细胞因子IFN-γ、TNF-α、IL-2、GM-CSF、IL-10和IL-6的水平。数据分析:采用Kaplan-Meier法确定总生存期和无进展生存期,使用所有入组患者确定总生存期。研究程序可在住院期间进行。

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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