代谢适配型CD19 CAR-T细胞联合CD34筛选标志物治疗成人CD19阳性B细胞急性淋巴细胞白血病
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病分类,聚焦成人CD19阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)

基本信息
资源简介
代谢适配型CD19 CAR-T细胞联合CD34筛选标志物治疗成人CD19阳性B细胞急性淋巴细胞白血病
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病分类,聚焦成人CD19阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)。源站描述为一项开放标签、单中心Ib期剂量递减安全性与可行性研究,评估经白细胞分离获取的自体外周血单个核细胞(PBMC)经CD19-CD34t CAR逆转录病毒载体转导后,联合预处理输注代谢编程(TH1/TH17)增强型CAR-T细胞产品的安全性,采用3+3+3递减设计,起始剂量为2×10^6转导T细胞/kg(±15%),并设1.4×10^6转导T细胞/kg(±15%)的降阶梯剂量。数据可用于CAR-T细胞治疗安全性、剂量探索及代谢编程相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:CD19阳性、B-ALL、B细胞急性淋巴细胞白血病、嵌合抗原受体T细胞、CAR-T细胞疗法、MRD阳性白血病。这是一项在成人CD19阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)患者中开展的开放标签、单中心Ib期剂量递减安全性与可行性研究。该试验将评估经白细胞分离获取的自体外周血单个核细胞(PBMC)经CD19-CD34t CAR逆转录病毒载体转导后,联合预处理输注代谢编程(TH1/TH17)增强型CAR-T细胞产品的安全性。设计将遵循3+3+3递减设计。起始剂量(剂量水平1 [DL1])为2×10^6转导T细胞/kg(±15%),基于NCT05702853的RP2D。若DL1毒性过大,将评估1.4×10^6转导T细胞/kg(±15%)的降阶梯剂量(剂量水平-1 [DL-1])的安全性。DL1和DL-1 h
【主题与分类】
主题标签:CD19 Positive、B-ALL、B-cell Acute Lymphocytic Leukemia、Chimeric Antigen Receptor T-cell、CAR-T Cell Therapy、MRD Positive Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07896213
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07896213
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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
条件:CD19阳性、B-ALL、B细胞急性淋巴细胞白血病、嵌合抗原受体T细胞、CAR-T细胞疗法、MRD阳性白血病。这是一项开放标签、单中心Ib期递减安全性及可行性研究,受试者为CD19阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)成人患者。该试验将评估经白细胞分离术获取的自体外周血单个核细胞(PBMC)的安全性,这些细胞经CD19-CD34t CAR逆转录病毒载体转导后,再进行预处理,以制备代谢编程(TH1/TH17)增强型CAR-T细胞产品。设计将遵循3+3+3递减设计。起始剂量(剂量水平1 [DL1])为2 x 10^6转导T细胞/kg(±15%),基于NCT05702853的RP2D。若DL1毒性过大,将评估1.4 x 10^6转导T细胞/kg(±15%)的降阶梯剂量(剂量水平-1 [DL-1])的安全性。在同一种研究性CAR-T产品正在进行的淋巴瘤试验(NCT05702853)中,DL1和DL-1已证明具有卓越的安全性及治疗暴露。
参与者将接受由氟达拉滨和环磷酰胺组成的淋巴细胞清除预处理方案,随后在第0天输注CD19-CD34t代谢编程CAR转导T细胞。治疗后将对参与者进行序贯评估,以监测毒性、抗肿瘤效果,以及血液样本中CAR的持续存在/扩增情况和转导T细胞的功能。
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。




