干扰素β-1a（FP-1201）预防CD19靶向CAR-T细胞治疗后的毒性
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于干扰素β-1a（FP-1201）用于预防CD19靶向CAR-T细胞治疗后毒性的剂量递增研究
基本信息
资源简介
干扰素β-1a（FP-1201）预防CD19靶向CAR-T细胞治疗后的毒性
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于干扰素β-1a（FP-1201）用于预防CD19靶向CAR-T细胞治疗后毒性的剂量递增研究。覆盖复发性或难治性B急性淋巴细胞白血病、B细胞非霍奇金淋巴瘤及套细胞淋巴瘤患者。数据涉及白细胞分离、FP-1201静脉给药方案、淋巴细胞清除化疗（环磷酰胺与氟达拉滨）以及axi-cel或brexu-cel输注等治疗流程，并包含X射线成像与超声心动图检查信息。可用于分析CAR-T治疗相关毒性预防策略及患者管理（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：复发性B急性淋巴细胞白血病、复发性B细胞非霍奇金淋巴瘤、难治性B急性淋巴细胞白血病、难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性套细胞淋巴瘤、难治性套细胞淋巴瘤。概述：这是一项FP-1201的剂量递增研究。患者在治疗前接受白细胞分离，并从第-3天至第-1天每24小时静脉注射（IV）FP-1201，持续3天；或从第-5天至第-1天每24小时静脉注射，持续5天；或在第-5天、第-3天和第-1天静脉注射。患者可能接受淋巴细胞清除化疗：在第-5天、第-4天、第-3天静脉注射环磷酰胺和氟达拉滨，随后在第0天静脉注射axi-cel或brexu-cel；或在第-4天、第-3天和第-2天静脉注射氟达拉滨30分钟，并在第-2天静脉注射环磷酰胺60分钟，随后在第0天静脉注射brexu-cel。患者接受X射线成像和超声心动图（ECHO）或mu
【主题与分类】
主题标签：Recurrent B Acute Lymphoblastic Leukemia、Recurrent B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、Refractory B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma、Recurrent Mantle Cell Lymphoma、Refractory Mantle Cell Lymphoma。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05936229
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05936229
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型：复发性B型急性淋巴细胞白血病、复发性B细胞非霍奇金淋巴瘤、难治性B型急性淋巴细胞白血病、难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤、复发性套细胞淋巴瘤、难治性套细胞淋巴瘤。研究概要：这是一项FP-1201的剂量递增研究。患者在治疗前接受白细胞分离术，并从第-3天至第-1天每24小时静脉注射FP-1201，连续3天；或从第-5天至第-1天每24小时静脉注射，连续5天；或在第-5天、第-3天和第-1天静脉注射。患者可能接受淋巴细胞清除性化疗，方案为：第-5天、第-4天、第-3天静脉注射环磷酰胺和氟达拉滨，随后在第0天静脉注射axi-cel或brexu-cel；或者第-4天、第-3天和第-2天静脉注射氟达拉滨30分钟，第-2天静脉注射环磷酰胺60分钟，随后在第0天静脉注射brexu-cel。患者在筛选期间接受X射线成像和超声心动图（ECHO）或多门控采集扫描（MUGA）。
患者在筛查和随访期间，根据临床指征，还接受计算机断层扫描（CT）或正电子发射断层扫描（PET）/CT，以及腰椎穿刺（LP）以收集脑脊液（CSF）和/或进行骨髓穿刺和活检。患者在研究中及随访期间接受血液样本采集，并在筛查和随访期间进行组织活检。完成研究治疗后，患者将接受为期28天和90天的随访，随后进行长达15年的长期随访。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
