CD19靶向CAR-T细胞治疗复发/难治性B细胞恶性肿瘤
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦CD19靶向CAR-T细胞疗法IC19/1563治疗复发或难治性B细胞恶性肿瘤的临床研究

基本信息
资源简介
CD19靶向CAR-T细胞治疗复发/难治性B细胞恶性肿瘤
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦CD19靶向CAR-T细胞疗法IC19/1563治疗复发或难治性B细胞恶性肿瘤的临床研究。覆盖疾病包括复发/难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤及转化型慢性淋巴细胞白血病。主要目标为确定IC19/1563的最大耐受剂量,次要目标包括评估院内即时制备的可行性,以及依据ASTCT标准监测神经毒性和细胞因子释放综合征等安全性指标。可用于细胞治疗剂量探索、安全性评估及可行性分析等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性慢性淋巴细胞白血病、复发性小淋巴细胞淋巴瘤、复发性转化型慢性淋巴细胞白血病、难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤、难治性慢性淋巴细胞白血病、难治性小淋巴细胞淋巴瘤、难治性转化型慢性淋巴细胞白血病。主要目标:I. 确定院内即时制备的自体抗CD19 CAR表达T淋巴细胞IC19/1563(IC19/1563)在复发/难治性B细胞恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。次要目标:I. 评估院内即时制备的IC19/1563细胞的可行性。II. 通过监测评估安全性,包括依据美国移植与细胞治疗学会(ASTCT)标准判定的所有级别神经毒性(ICANS)和细胞因子释放综合征,通过监测ad
【主题与分类】
主题标签:Recurrent B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、Recurrent Chronic Lymphocytic Leukemia、Recurrent Small Lymphocytic Lymphoma、Refractory B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、Refractory Chronic Lymphocytic Leukemia、Refractory Small Lymphocytic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04892277
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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
疾病状态:复发性B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性慢性淋巴细胞白血病、复发性小淋巴细胞淋巴瘤、复发性转化型慢性淋巴细胞白血病、难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤、难治性慢性淋巴细胞白血病、难治性小淋巴细胞淋巴瘤、难治性转化型慢性淋巴细胞白血病。主要目的:I. 确定院内即时制备的自体抗CD19 CAR表达T淋巴细胞IC19/1563(IC19/1563)在复发/难治性B细胞恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。次要目的:I. 评估院内即时制备IC19/1563细胞的可行性。II. 通过监测不良事件、实验室异常、生命体征及其他安全性参数,评估安全性,包括根据美国移植与细胞治疗学会(ASTCT)标准判定的所有级别神经毒性(ICANS)和细胞因子释放综合征。III. 根据ASTCT标准,通过3级或以上神经毒性(ICANS)或CRS,估计3级或以上神经毒性和细胞因子释放综合征的发生率。IV.
评估单次剂量IC19/1563细胞的疗效:IVa. 总缓解率(ORR);IVb. 缓解持续时间(DOR);IVc. 无进展生存期(PFS);IVd. 慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤(CLL/SLL)患者基于一个月后评估的骨髓微小残留病(MRD)阴性。相关研究目标:I. 表征CAR19转基因及CD3+CAR+细胞进入血液的体内细胞动力学特征(水平、持续性、迁移)。II. 表征细胞因子水平随时间的变化。III. 评估医院资源利用和卫生经济学。大纲:这是一项IC19/1563的剂量递增研究。患者在第-5、-4、-3天接受环磷酰胺静脉注射(IV)60分钟以上和氟达拉滨IV 30分钟以上,或在第-4和-3天接受苯达莫司汀IV 10分钟以上,并在第0天接受IC19/1563 IV。患者还接受骨髓活检和抽吸、计算机断层扫描/正电子发射断层扫描(CT/PET)或CT扫描、磁共振
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




