修饰免疫细胞（CD19-CD22 CAR T细胞）治疗复发或难治性CD19阳性、CD22阳性白血病或淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于使用靶向CD19和CD22的嵌合抗原受体T细胞治疗复发或难治性CD19阳性、CD22阳性B细胞恶性肿瘤
基本信息
资源简介
修饰免疫细胞（CD19-CD22 CAR T细胞）治疗复发或难治性CD19阳性、CD22阳性白血病或淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于使用靶向CD19和CD22的嵌合抗原受体T细胞治疗复发或难治性CD19阳性、CD22阳性B细胞恶性肿瘤。覆盖的疾病包括复发B急性淋巴细胞白血病、复发慢性淋巴细胞白血病、复发非霍奇金淋巴瘤及难治性B急性淋巴细胞白血病，并涉及微小残留病和进展性疾病等状态。主要目标为确定输注安全性及推荐II期剂量，次要目标包括总体缓解率、完全缓解率、MRD阴性缓解、总生存期和无事件生存期，探索性目标为评估免疫重建和CAR T细胞持久性。可用于安全性、剂量探索及疗效预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：CD19阳性、CD22阳性、微小残留病、进展性疾病、复发B急性淋巴细胞白血病、复发慢性淋巴细胞白血病、复发非霍奇金淋巴瘤、难治性B急性淋巴细胞白血病。主要目标：I. 确定靶向CD19和CD22的嵌合抗原受体T细胞输注的安全性。II. 确定复发/难治性CD19+CD22+ B细胞恶性肿瘤的推荐II期剂量。次要目标：I. 描述靶向CD19和CD22的CAR-T细胞治疗复发性B细胞恶性肿瘤的总体缓解率和完全缓解率。II. 评估其他缓解变量，包括微小残留病（MRD）阴性缓解、总生存期（OS）和无事件生存期（EFS）。探索性目标：I. 评估CAR T细胞一年的免疫重建和持久性
【主题与分类】
主题标签：CD19 Positive、CD22 Positive、Minimal Residual Disease、Progressive Disease、Recurrent B Acute Lymphoblastic Leukemia、Recurrent Chronic Lymphocytic Leukemia、Recurrent Non-Hodgkin Lymphoma、Refractory Chronic Lymphocytic Leukemia、Refractory Non-Hodgkin Lymphoma。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04029038
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04029038
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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、CD22阳性、微小残留病、疾病进展、复发性B急性淋巴细胞白血病、复发性慢性淋巴细胞白血病、复发性非霍奇金淋巴瘤、难治性B急性淋巴细胞白血病。主要目标：I. 确定靶向CD19和CD22的嵌合抗原受体T细胞输注的安全性。II. 寻找复发/难治性CD19+CD22+ B细胞恶性肿瘤的推荐II期剂量。次要目标：I. 描述靶向CD19和CD22的CAR-T细胞治疗复发性B细胞恶性肿瘤的总缓解率和完全缓解率。II. 评估其他缓解变量，包括微小残留病（MRD）阴性缓解、总生存期（OS）和无事件生存期（EFS）。探索性目标：I. 评估输注后一年内CAR T细胞的免疫重建和持久性。大纲：这是一项自体CD19/CD22嵌合抗原受体T细胞（CD19-CD22 CAR T细胞）的I期剂量递增研究，随后进行II期研究。
患者在-5天、-4天和-3天接受标准治疗的环磷酰胺静脉注射（IV），输注时间为30分钟，以及氟达拉滨静脉注射（IV），输注时间也为30分钟，随后在第0天接受CD19-CD22 CAR T细胞静脉输注。对于方案评估后疾病复发或持续存在的患者，可能接受第二次CD19-CD22 CAR T细胞输注。研究治疗完成后，患者在1、2、3、6和12个月进行随访。
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
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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。
