CLBR001与SWI019治疗复发/难治性B细胞恶性肿瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦CLBR001与SWI019联合治疗复发/难治性B细胞恶性肿瘤的患者

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clinicaltrials
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其他分类Relapsed/Refractory B-cell LymphomasDiffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL)Follicular Lymphoma (FL)Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)Marginal Zone Lymphoma (MZL)Mantle Cell LymphomaSmall Lymphocytic Lymphoma (SLL)Transformed Follicular LymphomaWaldenstrom MacroglobulinemiaLymphoplasmacytic LymphomaBurkitt Lymphoma
CLBR001 and SWI019 in Patients With Relapsed / Refractory B-cell Malignancies

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

CLBR001与SWI019治疗复发/难治性B细胞恶性肿瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦CLBR001与SWI019联合治疗复发/难治性B细胞恶性肿瘤的患者。覆盖病种包括弥漫大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、边缘区淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、小淋巴细胞淋巴瘤及原发纵隔大B细胞淋巴瘤。CLBR001为可切换CAR-T细胞产品,SWI019为抗CD19抗体,作为衔接分子调控CAR-T活性。数据可用于肿瘤与白血病方向的分类研究,辅助理解该联合疗法的适用人群与疾病谱(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发/难治性B细胞淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、滤泡性淋巴瘤(FL)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、边缘区淋巴瘤(MZL)、套细胞淋巴瘤、小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)、原发纵隔大B细胞淋巴瘤。CLBR001 + SWI019是一种双组分疗法,包含自体嵌合抗原受体T(CAR-T)细胞产品(CLBR001,即可切换CAR-T细胞(sCAR-T))和抗CD19(分化抗原簇19)抗体(SWI019,即开关,一种生物制剂)。联合使用时,SWI019作为衔接分子控制CLBR001 CAR-T细胞产品的活性。

【主题与分类】

主题标签:Relapsed/Refractory B-cell Lymphomas、Diffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL)、Follicular Lymphoma (FL)、Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)、Marginal Zone Lymphoma (MZL)、Mantle Cell Lymphoma、Small Lymphocytic Lymphoma (SLL)、Transformed Follicular Lymphoma、Waldenstrom Macroglobulinemia、Lymphoplasmacytic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04450069

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    • 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。

数据说明

适应症:复发/难治性B细胞淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、滤泡性淋巴瘤(FL)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、边缘区淋巴瘤(MZL)、套细胞淋巴瘤、小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)、原发性纵隔大B细胞淋巴瘤。CLBR001 + SWI019是一种双组分疗法,由自体嵌合抗原受体T(CAR-T)细胞产品(CLBR001,即可切换CAR-T细胞(sCAR-T))和抗CD19(分化簇抗原19)抗体(SWI019,即开关,一种生物制剂)组成。在联合应用中,SWI019作为衔接分子,调控CLBR001 CAR-T细胞产品的活性。

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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