CD19靶向CAR-T治疗B细胞急性淋巴细胞白血病或B细胞淋巴瘤患者中免疫球蛋白替代治疗与抗生素预防的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦接受CD19靶向CAR-T细胞治疗的B细胞急性淋巴细胞白血病或B细胞淋巴瘤患者,比较免疫球蛋白替代治疗与抗生素预防两种策略

基本信息
资源简介
CD19靶向CAR-T治疗B细胞急性淋巴细胞白血病或B细胞淋巴瘤患者中免疫球蛋白替代治疗与抗生素预防的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦接受CD19靶向CAR-T细胞治疗的B细胞急性淋巴细胞白血病或B细胞淋巴瘤患者,比较免疫球蛋白替代治疗与抗生素预防两种策略。源站描述指出,CAR-T治疗可导致正常CD19+ B细胞耗竭和低丙种球蛋白血症,患者易发生感染,且CAR-T细胞可长期存续,感染并发症风险持续存在。数据可用于研究感染风险预测、治疗策略比较及患者管理(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:嵌合抗原受体T细胞治疗、B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)、B细胞淋巴瘤、抗生素预防、免疫球蛋白治疗。B细胞(CD19)靶向嵌合抗原受体修饰T细胞(CAR-T)已改变复发/难治性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)或B细胞淋巴瘤(BCL)的治疗。由于接受CAR-T的患者常表现为未控制的疾病并已接受多线治疗,他们可能深度免疫抑制并易发生感染。据报道,74%的患者在CAR-T细胞输注前存在低丙种球蛋白血症(Hill JA, et al. Blood Rev. 2019 Nov)。CAR-T细胞还导致正常CD19+ B细胞耗竭和低丙种球蛋白血症,作为靶向、脱肿瘤毒性。由于CAR-T细胞可存续数年,患者暴露于继发于长期B细胞再生障碍的感染并发症。
【主题与分类】
主题标签:Chimeric Antigen Receptor T-cell Therapy、B Cell Lymphoma、Antibiotic Prophylaxis、Immunoglobulin Therapy。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07754682
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07754682
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:嵌合抗原受体T细胞疗法、B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)、B细胞淋巴瘤、抗生素预防、免疫球蛋白治疗。针对B细胞(CD19)的嵌合抗原受体修饰T细胞(CAR-T)已改变了复发/难治性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)或B细胞淋巴瘤(BCL)的治疗。由于接受CAR-T治疗的患者常呈现未控制的疾病状态并已接受多线治疗,他们可能处于深度免疫抑制状态,易发生感染。据报道,74%的患者在CAR-T细胞输注前存在低丙种球蛋白血症(Hill JA, et al. Blood Rev. 2019 Nov)。CAR-T细胞还会导致正常CD19+ B细胞耗竭及低丙种球蛋白血症,作为靶向、非肿瘤毒性。由于CAR-T细胞可持久存在数年,患者因长期B细胞发育不全和严重低丙种球蛋白血症(<4g/l)而面临继发性感染并发症的风险。来自接受利妥昔单抗(CD20特异性单克隆抗体)治疗的患者数据显示,严重低丙种球蛋白血症患者经历反复发作的支气管炎、鼻窦炎、肺炎,以及罕见的肠道病毒性脑膜脑炎。
在接受CAR T细胞治疗的患者中,首月后感染密度为0.55-0.67例感染/100个风险日3,5,其中大多数为呼吸道和耳鼻喉感染。为预防感染,接受CAR-T细胞治疗的患者常根据当地指南使用抗菌预防(AP),但随之而来的是耐药风险。另一方面,法国当局批准对继发性抗体缺陷患者使用静脉注射免疫球蛋白替代疗法(IgRT),这些患者在接受适当抗菌治疗后仍出现严重或反复感染,且IgG水平<4g/l。然而,尽管IgRT作为一级预防(PP)尚未获得批准,许多中心在CAR T细胞治疗后将其用作PP,且无数据支持此种策略。鉴于IgRT对患者和护理造成的负担、其成本以及Ig相关风险,在CD19 CAR-T细胞治疗背景下,IgRT作为一级预防优于AP的获益尚需证实。
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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