CD19与CD22 CAR序贯治疗对比单CD19 CAR桥接HSCT治疗r/r B-ALL的临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦复发/难治性B细胞急性淋巴细胞白血病(r/r B-ALL)的CAR-T治疗研究

基本信息
资源简介
CD19与CD22 CAR序贯治疗对比单CD19 CAR桥接HSCT治疗r/r B-ALL的临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦复发/难治性B细胞急性淋巴细胞白血病(r/r B-ALL)的CAR-T治疗研究。源站描述显示这是一项多中心、开放标签、非随机、双臂、非劣效试验,比较CD19 CAR与CD22 CAR T细胞序贯输注和CD19 CAR T细胞输注桥接造血干细胞移植的疗效,主要终点为无事件生存。数据可用于了解该临床试验的设计、分组与终点设置,支持对r/r B-ALL细胞治疗与移植策略的对比分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B细胞急性淋巴细胞白血病、复发性急性淋巴细胞白血病、难治性急性淋巴细胞白血病。这是一项多中心、开放标签、非随机、双臂、非劣效试验。r/r B-ALL患者将根据自身意愿被分配到CD19 CAR和CD22 CAR T细胞序贯输注组(Sequential CAR,Arm-1)和CD19 CAR T细胞输注桥接造血干细胞移植组(CAR+HSCT,Arm-2)。患者也可根据自身意愿被分配到不接受巩固治疗的CD19 CAR T细胞输注组(Single CAR,额外安慰剂臂)。主要目的是前瞻性评估和比较CD19 CAR和CD22 CAR T细胞序贯输注与CD19 CAR T细胞输注桥接HSCT治疗r/r B-ALL的疗效。主要终点是无事件
【主题与分类】
主题标签:B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia、Acute Lymphoblastic Leukemia, in Relapse、Refractory Acute Lymphoid Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06343090
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06343090
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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细胞急性淋巴细胞白血病、急性淋巴细胞白血病复发、难治性急性淋巴细胞白血病。这是一项多中心、开放标签、非随机、双臂、非劣效性试验。复发/难治性B-ALL患者将根据自身意愿被分配到CD19 CAR与CD22 CAR T细胞序贯输注组(序贯CAR,第1组)和CD19 CAR T细胞输注桥接造血干细胞移植组(CAR+HSCT,第2组)。患者也可根据自身意愿被分配到CD19 CAR T细胞输注不联合巩固治疗组(单次CAR,额外安慰剂组)。主要目的是前瞻性评估并比较CD19 CAR与CD22 CAR T细胞序贯输注和CD19 CAR T细胞输注桥接HSCT治疗复发/难治性B-ALL的疗效。主要终点是接受CD19 CAR与CD22 CAR T细胞序贯输注和CD19 CAR T细胞输注桥接HSCT治疗的复发/难治性B-ALL儿童及青少年和年轻成人(AYA)的无事件生存期。计划入组353名受试者。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
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。




