供者自然杀伤细胞联合供者干细胞移植治疗高危髓系恶性肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦高危髓系恶性肿瘤患者接受供者自然杀伤细胞与供者干细胞移植的临床研究
基本信息
资源简介
供者自然杀伤细胞联合供者干细胞移植治疗高危髓系恶性肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦高危髓系恶性肿瘤患者接受供者自然杀伤细胞与供者干细胞移植的临床研究。覆盖加速期及急变期慢性髓系白血病、急性红白血病、急性巨核细胞白血病、急性髓系白血病及其缓解期、继发于骨髓增生异常综合征的急性髓系白血病等病种。主要目标为评估在采用白消安-氟达拉滨方案联合HLA相合异基因造血干细胞移植时输注体外扩增NK细胞的安全性，并针对HLA相合亲缘供者或无关脐血单位两种NK细胞来源分别确定最大耐受细胞剂量。可用于血液肿瘤移植与细胞治疗相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：加速期慢性髓系白血病，BCR-ABL1阳性，急性红白血病，急性巨核细胞白血病，急性髓系白血病，继发于既往骨髓增生异常综合征的急性髓系白血病，缓解期急性髓系白血病，急变期慢性髓系白血病，BCR-ABL1阳性，骨髓有核细胞中原始细胞低于20%。主要目标：I. 评估在接受白消安-磷酸氟达拉滨（氟达拉滨）联合HLA相合异基因造血干细胞移植的髓系恶性肿瘤患者中输注体外扩增自然杀伤（NK）细胞的安全性。根据可获得的供者来源，可研究两种NK细胞来源：来自HLA相合亲缘供者的细胞或来自无关脐血单位的细胞。II. 针对每种NK细胞来源：最大耐受细胞剂量；
【主题与分类】
主题标签：Acute Erythroid Leukemia、Acute Megakaryoblastic Leukemia、Acute Myeloid Leukemia、Acute Myeloid Leukemia in Remission、Chronic Myelomonocytic Leukemia、High Risk Myelodysplastic Syndrome、Myelodysplastic Syndrome、Therapy-Related Acute Myeloid Leukemia、Therapy-Related Myelodysplastic Syndrome。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01823198
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01823198
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：加速期慢性髓系白血病，BCR-ABL1阳性，急性红白血病，急性巨核细胞白血病，急性髓系白血病，由既往骨髓增生异常综合征转化而来的急性髓系白血病，缓解期急性髓系白血病，急变期慢性髓系白血病，BCR-ABL1阳性，骨髓有核细胞中原始细胞低于20%。
主要目标：I. 评估在接受白消安-磷酸氟达拉滨（氟达拉滨）联合异基因人类白细胞抗原（HLA）匹配的造血干细胞移植治疗髓系恶性肿瘤的患者中，输注体外扩增的自然杀伤（NK）细胞的安全性。根据可获得的供者来源，可研究两种NK细胞来源：来自HLA匹配的亲缘供者的细胞或来自无关脐血单位的细胞。II. 对于每种NK细胞来源：将确定最大耐受细胞剂量；体外扩增NK细胞的表型和功能及其在体内的存活情况；接受该方案患者的植入率、移植物抗宿主病（GVHD）、免疫重建、复发率和生存率。
大纲：这是一项NK细胞的I期剂量递增研究，随后进行II期研究。患者在-13至-10天接受磷酸氟达拉滨静脉注射（IV）1小时以上，以及白消安静脉注射（IV）3小时以上。随后，患者在-8天接受同种异体CD56阳性CD3阴性自然杀伤细胞静脉注射（IV）1小时以上。患者还在-8至-4天每天一次（QD）皮下注射（SC）阿地白介素。之后，患者在第0天接受同种异体外周血干细胞（PBSC）移植。
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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