CD19/CD22 CAR-T细胞治疗儿童及青年复发或难治性CD19/CD22阳性B细胞恶性肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年复发或难治性 CD19/CD22 阳性 B 细胞恶性肿瘤,涵盖非霍奇金淋巴瘤、B 细胞淋巴瘤、B 细胞白血病、急性淋巴细胞白血病等病种

基本信息
资源简介
CD19/CD22 CAR-T细胞治疗儿童及青年复发或难治性CD19/CD22阳性B细胞恶性肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年复发或难治性 CD19/CD22 阳性 B 细胞恶性肿瘤,涵盖非霍奇金淋巴瘤、B 细胞淋巴瘤、B 细胞白血病、急性淋巴细胞白血病等病种。数据可用于研究 CD19 CAR-T 治疗后 CD19 免疫逃逸现象,以及序贯使用 CD22 CAR-T 治疗 CD19 弱表达/低表达逃逸的潜在价值,支持对 CAR-T 疗效与复发风险的预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非霍奇金淋巴瘤、B 细胞淋巴细胞白血病、B 细胞淋巴瘤、B 细胞白血病、急性淋巴细胞白血病、B 非霍奇金淋巴瘤、B-NHL、B-ALL。背景: 急性淋巴细胞白血病(ALL)约占儿童癌症的 25%。生存率已有所改善,但某些亚组(包括婴儿和青年)的结局仍然很差,且复发患者的生存率 < 50%,尽管在第二次缓解后进行了异基因干细胞移植。 多个研究组在 B-ALL 的 CD19-嵌合抗原受体(CAR)治疗后观察到 CD19 免疫逃逸。对这一现象的研究揭示了导致这些病例中观察到的 CD19 表达缺失或下调的复杂生物学机制。* 使用分化簇 22(CD22)-CAR 序贯治疗 CD19 弱/低表达逃逸与
【主题与分类】
主题标签:Lymphoma, Non-Hodgkin、Leukemia, Lymphocytic, B Cell、B-Cell Lymphoma、B-Cell Leukemia、Acute Lymphoid Leukemia、B-Non Hodgkin Lymphoma、B-NHL、B-All、Acute Lymphoblastic Leukemia、Acute Lymphocytic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03448393
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:非霍奇金淋巴瘤、淋巴细胞白血病、B细胞、B细胞淋巴瘤、B细胞白血病、急性淋巴细胞白血病、B型非霍奇金淋巴瘤、B-NHL、B-ALL。背景:* 急性淋巴细胞白血病(ALL)约占儿童癌症的25%。生存率有所提高,但某些亚组,包括婴儿和年轻成人,预后仍然较差,且复发患者的生存率低于50%,即使在第二次缓解后接受异基因干细胞移植。* 多个研究组在B-ALL接受CD19嵌合抗原受体(CAR)治疗后观察到CD19免疫逃逸现象。对此现象的研究揭示了导致这些病例中CD19表达丢失或下调的复杂生物学机制。* 使用CD22-CARs序贯治疗CD19 dim/lo逃逸与因CD22下调而迅速发展的耐药性相关。本试验将测试使用新型双价CD19/22-CAR同时靶向CD19和CD22是否安全可行。
目的:-评估在CD19+CD22+ B细胞急性淋巴细胞白血病(ALL)、孤立性中枢神经系统(CNS)ALL或淋巴瘤的儿童及年轻成人中,于环磷酰胺/氟达拉滨预处理方案后,给予符合既定放行标准的递增剂量自体CD19/CD22-CAR工程化T细胞的安全性。入选条件:-年龄≥3岁且≤39岁的受试者,患有CD19+/CD22+ B细胞ALL、孤立性CNS ALL或淋巴瘤,且在接受至少一种标准化疗方案和一种挽救方案后复发或疾病难治,无其他治愈性选择,并符合标准I期入选标准。设计:* I期,3+3剂量递增设计,使用以下剂量水平:-1:1 x 10^5转导T细胞/kg(+/- 20%);1:3 x 10^5转导T细胞/kg(+/- 20%);2:1 x 10^6转导T细胞/kg;3:3 x 10^6转导T细胞/kg(+/- 20%);4:1 x 10^7转导T细胞/kg(+/- 20%)。* 受试者将接受淋巴细胞清除性预处理方案,即氟达拉滨(25 mg/m^2/天(d)× 3,于第
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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