靶向CD19/CD22的四代CAR T细胞治疗高耐药B细胞淋巴瘤/白血病(PMBCL/CNS-BCL)
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于靶向CD19和CD22的第四代嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)疗法的临床试验信息,面向多种高度耐药的B细胞血液恶性肿瘤,包括成人B细胞急性淋巴细胞白血病、复发性急性淋巴细胞白血病、B细胞非霍奇金淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、中枢神经系统淋巴

基本信息
资源简介
靶向CD19/CD22的四代CAR T细胞治疗高耐药B细胞淋巴瘤/白血病(PMBCL/CNS-BCL)
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于靶向CD19和CD22的第四代嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)疗法的临床试验信息,面向多种高度耐药的B细胞血液恶性肿瘤,包括成人B细胞急性淋巴细胞白血病、复发性急性淋巴细胞白血病、B细胞非霍奇金淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、中枢神经系统淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤和套细胞淋巴瘤等。数据涵盖适应症、干预措施及靶点分子说明,可用于血液肿瘤免疫治疗研究、CAR-T疗法适应症梳理及临床试验信息检索(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:成人B细胞急性淋巴细胞白血病、复发性急性淋巴细胞白血病、B细胞非霍奇金淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤、中枢神经系统淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、MCL。本临床试验涉及使用靶向CD19和CD22的嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)疗法,用于多种血液恶性肿瘤患者,包括B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)、B细胞淋巴瘤、难治性非霍奇金淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、淋巴系白血病以及微小残留病(MRD)阳性病例。CD19和CD22是常见于B细胞表面的分子,使用CAR-T细胞对其进行靶向治疗已在这些恶性肿瘤的治疗中显示出前景。干预:本临床试验的干预措施包括输注人CD19-C
【主题与分类】
主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia, in Relapse、Non-Hodgkin Lymphoma, B-cell、Diffuse Large B Cell Lymphoma、Central Nervous System Lymphoma、Lymphoma, Follicular、MCL。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06213636
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06213636
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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:成人B细胞急性淋巴细胞白血病、复发性急性淋巴细胞白血病、B细胞非霍奇金淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、中枢神经系统淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、套细胞淋巴瘤。本临床试验涉及使用靶向CD19和CD22的嵌合抗原受体T细胞(CAR-T)疗法,用于治疗多种血液系统恶性肿瘤患者,包括B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)、B细胞淋巴瘤、难治性非霍奇金淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、淋巴系白血病以及微小残留病(MRD)阳性病例。CD19和CD22是B细胞表面常见的分子,使用CAR-T细胞对其进行靶向治疗已在这些恶性肿瘤的治疗中显示出前景。干预措施:本临床试验的干预措施包括输注人CD19-CD22靶向T细胞,这些细胞经过基因工程改造以表达针对CD19和CD22的特异性嵌合抗原受体。这些CAR-T细胞被设计用于识别并结合恶性B细胞表面的CD19和CD22分子,从而导致其被破坏。
符合条件的受试者将在其治疗方案中接受CAR-T细胞输注。目的:本干预的主要目的如下:评估CD19和CD22 CAR-T细胞疗法的安全性和耐受性。评估输注CAR-T细胞的药代动力学特征。初步观察CD19和CD22 CAR-T细胞疗法在多种血液系统恶性肿瘤中的临床疗效,包括B-ALL、B细胞淋巴瘤、难治性非霍奇金淋巴瘤、CLL、DLBCL、淋巴细胞白血病及MRD阳性病例。确定用于II期试验的临床适用剂量和再输注方案。作用机制:CD19和CD22是B细胞恶性肿瘤上常见表达的细胞表面抗原。CD19-CD22 CAR-T细胞经工程化改造以表达嵌合抗原受体,该受体由识别CD19和CD22的胞外结构域、跨膜结构域及胞内信号传导结构域组成。当这些修饰后的T细胞遇到B细
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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