高危巨细胞病毒感染患者接受供体骨髓或外周血干细胞移植后血液变化测量

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受异基因骨髓移植或外周血干细胞移植、且处于巨细胞病毒感染高风险的患者

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基因组预测Chronic Myeloproliferative DisordersLeukemiaLymphomaMyelodysplastic SyndromesNonneoplastic Condition
Measuring Changes in Blood in Patients at High Risk of Cytomegalovirus Infection After Undergoing Donor Bone Marrow Transplant or Peripheral Blood Stem Cell Transplant

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

高危巨细胞病毒感染患者接受供体骨髓或外周血干细胞移植后血液变化测量

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受异基因骨髓移植或外周血干细胞移植、且处于巨细胞病毒感染高风险的患者。数据记录针对巨细胞病毒特异性 HLA 肽四聚体结合试验用于细胞毒性 T 淋巴细胞的定量特征,并比较该试验与常规 CTL 功能检测的结果,同时观察移植后前 3 个月内 CMV 特异性 TBA 的变化,以判断供者或受者中的结合功能是否可作为保护性替代标志物。可用于移植后免疫重建与感染风险预测研究(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、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤、非肿瘤性疾病。目的: 记录巨细胞病毒(CMV)特异性 HLA 肽四聚体结合试验(TBA)在接受异基因骨髓移植(BMT)或外周血干细胞移植(PBSCT)患者中针对细胞毒性 T 淋巴细胞(CTL)的定量特征。 确认在这些患者中进行 CTL 表征的最佳 TBA 条件。 将这些患者的 TBA 结果与常规 CTL 功能检测进行比较。 比较异基因 BMT 或 PBSCT 后前 3 个月内的 CMV 特异性 TBA,并确定这种结合功能在供者或受者中是否为免受风险的保护性替代标志物。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myeloproliferative Disorders、Leukemia、Lymphoma、Myelodysplastic Syndromes、Nonneoplastic Condition。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00716911

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数据说明

疾病:慢性骨髓增殖性疾病、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/骨髓增殖性肿瘤、非肿瘤性疾病。目的:* 记录异基因骨髓移植(BMT)或外周血干细胞移植(PBSCT)后患者中巨细胞病毒(CMV)特异性HLA-肽四聚体结合试验(TBA)针对细胞毒性T淋巴细胞(CTL)的定量特征。* 确认这些患者中CTL表征的最佳TBA条件。* 将这些患者的TBA结果与传统的CTL功能检测结果进行比较。* 比较异基因BMT或PBSCT后前3个月内的CMV特异性TBA,并确定这种结合功能,无论是在供者还是受者中,是否可作为这些患者免受CMV感染风险的替代标志物。* 确定在异基因BMT或PBSCT后活动性CMV感染的患者中,获得CMV特异性TBA是否能保护其免受CMV疾病风险。概要:这是一项多中心研究。

患者最初进入队列1,直至招募到足够数量的干细胞移植(SCT)受者。随后,根据SCT后90天内记录的巨细胞病毒(CMV)感染及更昔洛韦抢先治疗情况,患者进入队列2(先前进入队列1的患者若发生CMV感染,可进入队列2)。* 队列1:患者在移植后约第40、90、120、150、180和360天接受血液样本采集。样本通过HLA肽四聚体结合试验(TBA)pp65检测CMV特异性细胞毒性T淋巴细胞(CTL)的流行率(以确定CMV免疫的发展),并进行或不进行体外刺激(IVS)。第40天和第90天采集的样本还通过铬释放试验(CRA)进行分析。疑似发生CMV病毒血症的患者可根据标准临床实践接受更昔洛韦治疗。* 队列2:患者在SCT后约第90、120、150、180和360天接受血液样本采集。样本通过TBA进行分析

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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