基于BAFFR的CAR-T细胞联合氟达拉滨和环磷酰胺淋巴清除治疗复发或难治性B细胞血液恶性肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于MC10029自体BAFFR靶向CAR-T细胞联合氟达拉滨和环磷酰胺淋巴清除治疗复发或难治性BAFFR表达B细胞血液恶性肿瘤的临床试验信息

基本信息
资源简介
基于BAFFR的CAR-T细胞联合氟达拉滨和环磷酰胺淋巴清除治疗复发或难治性B细胞血液恶性肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于MC10029自体BAFFR靶向CAR-T细胞联合氟达拉滨和环磷酰胺淋巴清除治疗复发或难治性BAFFR表达B细胞血液恶性肿瘤的临床试验信息。覆盖病种包括复发性慢性淋巴细胞白血病、弥漫大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、边缘区淋巴瘤等。数据可用于了解该疗法的安全性、耐受性、推荐剂量及抗肿瘤活性等研究目标(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性慢性淋巴细胞白血病、复发性弥漫大B细胞淋巴瘤、复发性滤泡性淋巴瘤、复发性套细胞淋巴瘤、复发性边缘区淋巴瘤、复发性小淋巴细胞淋巴瘤、复发性转化型慢性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 评估(MC10029)自体BAFFR靶向嵌合抗原受体(CAR)T细胞在淋巴清除(LD)治疗后用于复发或难治性BAFFR表达B细胞血液恶性肿瘤受试者的安全性和耐受性。II. 确定1b期(剂量扩展)的推荐剂量并推荐2期剂量。次要目标:I. 评估MC10029在复发或难治性BAFFR表达B细胞血液恶性肿瘤受试者中的疗效和抗肿瘤活性。II. 确定MC10029受试者的长期毒性
【主题与分类】
主题标签:B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、Recurrent Chronic Lymphocytic Leukemia、Recurrent Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Recurrent Follicular Lymphoma、Recurrent Mantle Cell Lymphoma、Recurrent Marginal Zone Lymphoma、Recurrent Small Lymphocytic Lymphoma、Refractory Chronic Lymphocytic Leukemia、Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Refractory Follicular Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06191887
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06191887
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性慢性淋巴细胞白血病、复发性弥漫性大B细胞淋巴瘤、复发性滤泡性淋巴瘤、复发性套细胞淋巴瘤、复发性边缘区淋巴瘤、复发性小淋巴细胞淋巴瘤、复发性转化型慢性淋巴细胞白血病。主要目的:I. 评估在复发或难治性表达BAFFR的B细胞血液系统恶性肿瘤受试者中,淋巴细胞清除(LD)治疗后给予(MC10029)自体BAFFR靶向嵌合抗原受体(CAR)T细胞的安全性和耐受性。II. 确定1b期(剂量扩展)的推荐剂量并推荐2期剂量。次要目的:I. 评估MC10029在复发或难治性表达BAFFR的B细胞血液系统恶性肿瘤受试者中的疗效和抗肿瘤活性。II. 确定MC10029接受者的长期毒性。III. 确定MC10029生产成功率的可行性。相关性研究目的:I. 评估MC10029在外周血样本中的药代动力学。II. 研究BAFFR表达与MC10029临床活性之间的关系。
大纲:患者接受白细胞分离术。随后患者在第-5天至第-3天接受环磷酰胺静脉注射(IV),输注时间超过60分钟,以及氟达拉滨IV输注超过30分钟;或在第-4天和第-3天接受苯达莫司汀IV输注超过10分钟。患者在第0天接受基于BAFFR的嵌合抗原受体T细胞IV输注。患者在筛选期接受超声心动图和磁共振成像(MRI),并在整个研究期间接受计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PET)、骨髓活检/抽吸和血液样本采集,以及在疾病进展时进行肿瘤活检。完成研究治疗后,患者在笫1、2、3、4、8、11、14、21、28、60、90、180、270、365、545和730天进行随访,之后定期随访长达15年。
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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