免疫学诊断血液检测预测供者干细胞移植后副作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受供者干细胞移植治疗血液系统肿瘤或其他疾病的患者。数据涉及慢性骨髓增殖性疾病、移植物抗宿主病、感染、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征等疾病

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clinicaltrials
浏览 7
基因组预测Chronic Myeloproliferative DisordersGraft Versus Host DiseaseInfectionLeukemiaLymphomaMyelodysplastic SyndromesNeuroblastomaTherapy-related Toxicity
Immunologic Diagnostic Blood Test in Predicting Side-Effects in Patients Undergoing a Donor Stem Cell Transplant for Hematologic Cancer or Other Diseases

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

免疫学诊断血液检测预测供者干细胞移植后副作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受供者干细胞移植治疗血液系统肿瘤或其他疾病的患者。数据涉及慢性骨髓增殖性疾病、移植物抗宿主病、感染、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征等疾病。其核心目标是评估 ImmuKnow® 检测预测急慢性移植物抗宿主病发生与严重程度、预测免疫抑制治疗临床反应以及预测感染的能力。移植后第14天起,在无 GVHD 情况下,患者前100天至少每周采集一次血样,之后至多每月1至2次,持续至1年。可用于移植后并发症预测与免疫监测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性骨髓增殖性疾病、移植物抗宿主病、感染、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常-骨髓增殖性疾病。目的: 评估 ImmuKnow® 检测预测急性或慢性移植物抗宿主病发生与严重程度和/或衡量治疗临床效果的能力。 评估 ImmuKnow 检测预测对免疫抑制治疗临床反应的能力。* 评估 ImmuKnow 检测预测患者感染的能力。概要:从异基因造血干细胞移植(HSCT)后第14天开始,在无移植物抗宿主病(GVHD)的情况下,患者在前100天内至少每周采集一次血样,之后至多每月1至2次,持续至1年。如果慢性 o

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myeloproliferative Disorders、Graft Versus Host Disease、Infection、Leukemia、Lymphoma、Myelodysplastic Syndromes、Neuroblastoma、Therapy-related Toxicity。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00813501

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    • 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。

数据说明

疾病:慢性骨髓增殖性疾病、移植物抗宿主病、感染、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常-骨髓增殖性疾病。目的:* 评估ImmuKnow®检测预测急性或慢性移植物抗宿主病发生及其严重程度的能力,和/或衡量治疗的临床效果。* 评估ImmuKnow检测预测对免疫抑制治疗临床反应的能力。* 评估ImmuKnow检测预测患者中感染的能力。概述:自异基因造血干细胞移植(HSCT)后第14天起,患者在没有移植物抗宿主病(GVHD)的情况下,前100天内至少每周进行一次血样采集,之后至多每月1至2次,持续至1年。若第100天后出现慢性或急性GVHD,可能会增加血样采集频率。血样采集时间与常规门诊访问相协调,以便评估采血日期前后2周内记录的临床事件。

通过Cylex®和ImmuKnow®检测分析血液样本,以衡量T细胞整体免疫功能及对HSCT后免疫抑制治疗调整的反应性。将评估在最初3周及其他移植后阶段获得的检测数据与临床终点(即GVHD发生率、感染率及对免疫抑制治疗的反应)之间可能的相关性,以评估该检测的预测价值。

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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