OOS Obe-cel 扩展可及项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦成人 B 细胞急性淋巴细胞白血病(B Cell ALL)

Autolus LimitedAutolus Limited
clinicaltrials
浏览 9
其他分类Lymphoblastic Leukemia, Acute, AdultB Cell ALL
Expanded Access Program for OOS Obe-cel

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

OOS Obe-cel 扩展可及项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦成人 B 细胞急性淋巴细胞白血病(B Cell ALL)。其内容为一项单臂、开放标签、多中心的扩展可及项目(EAP),针对已接受白细胞分离术并已用自身血细胞生产 obe-cel、但产品被判定为 OOS(不符合商业使用标准)的成人 ALL 患者。项目主要目的是为治疗选择有限且无法再次采血的患者提供 obe-cel 治疗可及性,并描述输注 OOS obe-cel 后 45 天内的安全性特征,包括 CRS、ICANS、严重感染、继发肿瘤及任何副作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人急性淋巴细胞白血病、B 细胞 ALL。本项目的目的是为已接受白细胞分离术并已用自身血细胞生产 obe-cel、但产品被判定为 OOS(不符合商业使用标准)的成人 ALL 患者提供 obe-cel 治疗的可及性。本研究的目标患者治疗选择有限,且重复采血不可行。本研究的主要目的是(1)为成人 ALL 患者提供 obe-cel 的可及性,(2)描述输注 OOS obe-cel 后前 45 天内 obe-cel 的安全性特征(包括 CRS、ICANS、严重感染、继发肿瘤及任何副作用)。本研究是一项单臂、开放标签、多中心的扩展可及项目(EAP)。纳入本 EAP 的患者人群为诊断为复发性……的成人患者。

【主题与分类】

主题标签:Lymphoblastic Leukemia, Acute, Adult、B Cell ALL。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06799221

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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:成人急性淋巴细胞白血病,B细胞急性淋巴细胞白血病。本项目的目的是为已接受白细胞分离术、其血细胞已用于制造obe-cel但产品被判定为OOS(不符合商业使用标准)的成人ALL患者提供获得obe-cel治疗的途径。本研究的目标患者治疗选择有限,且重复采血不可行。本研究的主要目的是:(1) 为成人ALL患者提供获得obe-cel治疗的途径;(2) 描述输注OOS obe-cel后前45天内obe-cel的安全性特征(包括CRS、ICANS、严重感染、继发性癌症及任何副作用)。本研究是一项单臂、开放标签、多中心扩展可及性项目(EAP)。纳入本EAP的患者群体为诊断为复发性或难治性ALL的成人患者,这些患者在其标准治疗中被处方obe-cel,且符合当地已批准处方信息中的使用条件。

要纳入本研究,患者必须提供知情同意,年满18岁,确诊为ALL,医学上适合且稳定可接受obe-cel治疗,已由治疗医生按照标准治疗开具商业obe-cel处方,且不适合进行再制造。如果患者对与obe-cel化学类别相似的任何药物或代谢物有严重即刻过敏反应史,是孕妇,或正在接受另一项研究的治疗,则不能纳入本研究。所有数据将从病历中常规记录的信息中收集。没有正式的假设检验。数据将进行描述性分析(数量、百分比和范围等)。

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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