床旁制备CAR T细胞与商业化CAR T细胞治疗R/R LBCL的比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为床旁制备的CAR T细胞与商业化CAR T细胞在复发或难治性大B细胞淋巴瘤(R/R LBCL)患者中的比较

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文本预测NHLDLBCL - Diffuse Large B Cell Lymphoma
Comparison of Point-of-care Produced CAR T-cell With Commercial CAR T-cells in Patients With R/R LBCL

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

床旁制备CAR T细胞与商业化CAR T细胞治疗R/R LBCL的比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为床旁制备的CAR T细胞与商业化CAR T细胞在复发或难治性大B细胞淋巴瘤(R/R LBCL)患者中的比较。覆盖NHL与DLBCL等B细胞非霍奇金淋巴瘤,涉及CD19靶向CAR T细胞免疫治疗。源站描述指出,抗CD19 CAR T细胞疗法在多种B-NHL中可产生持久缓解,但仍有50-60%的患者无应答或复发,原因之一在于商业化集中生产耗时约4周。该数据可用于比较不同制备模式下的治疗应答与失败风险,支持疗效预测与治疗策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:NHL,DLBCL - 弥漫性大B细胞淋巴瘤。嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法是一种创新的过继细胞疗法,已证明其在治疗多种血液系统恶性肿瘤(包括B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)和B细胞急性淋巴细胞白血病(ALL))中的疗效。CD19是CAR T细胞免疫治疗中研究最多的靶抗原。抗CD19 CAR T细胞疗法已在不同B-NHL患者(包括弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL))中显示出持久缓解。遗憾的是,高达50-60%的患者对CD19导向的CAR T细胞疗法无应答或复发。当前CD19导向的CAR T细胞疗法存在若干缺陷,可能是治疗失败的原因,即:i)由于在商业场所集中生产,生产耗时(约4周),这意味着

【主题与分类】

主题标签:NHL、DLBCL - Diffuse Large B Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05641428

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    • 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。

数据说明

疾病:NHL、DLBCL——弥漫性大B细胞淋巴瘤。嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法是一种创新的过继性细胞疗法,已证明其在治疗多种血液系统恶性肿瘤方面的疗效,包括B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)和B细胞急性淋巴细胞白血病(ALL)。CD19一直是CAR T细胞免疫治疗研究最多的靶抗原。抗CD19 CAR T细胞疗法在不同B-NHL患者中显示出持久缓解,包括弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)。遗憾的是,高达50-60%的患者对CD19靶向CAR T细胞疗法无应答或复发。当前CD19靶向CAR T细胞疗法存在若干缺陷,可能是导致治疗失败的原因,即:i)由于在商业场所集中生产,生产耗时(约4周),这意味着疾病快速进展的淋巴瘤患者可能无法等到输注抗CD19 CAR T细胞的时刻。ii)此外,对于当前的生产工艺,自体T细胞需要冷冻保存,以便从医院运送至生产场所,反之亦然。

这种(双重)冷冻保存过程会降低CAR T细胞的质量。本试验旨在解决这些不足,并将研究在完全封闭系统中使用CliniMACS Prodigy设备本地生产CD19靶向CAR T细胞(ARI-0001 CAR T细胞)的可行性及临床疗效。本研究将比较本地生产的CAR T细胞与商业生产的CAR T细胞(例如axicabtagene ciloleucel,一种靶向CD19的市售CAR T细胞)在复发或难治性(R/R)DLBCL患者中的临床疗效。ARI-0001的这种院内(即时检验)生产过程大约需要7-12天,因此将“更快”地生成CAR T细胞,这些细胞将在不进行冷冻保存的情况下回输给患者(“新鲜”细胞;值得注意的是,同时也会制备一份备份的冷冻保存产品

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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