靶向CD7阳性恶性肿瘤的多CAR T细胞疗法
该数据集来自ClinicalTrials.gov,登记了一项靶向CD7阳性恶性肿瘤的多CAR T细胞疗法试验,覆盖T细胞急性淋巴细胞白血病、T细胞急性淋巴细胞淋巴瘤、急性髓系白血病和NK细胞淋巴瘤等侵袭性血液恶性肿瘤

基本信息
资源简介
靶向CD7阳性恶性肿瘤的多CAR T细胞疗法
该数据集来自ClinicalTrials.gov,登记了一项靶向CD7阳性恶性肿瘤的多CAR T细胞疗法试验,覆盖T细胞急性淋巴细胞白血病、T细胞急性淋巴细胞淋巴瘤、急性髓系白血病和NK细胞淋巴瘤等侵袭性血液恶性肿瘤。源站描述同时包含重要监管提示,说明该记录仅用于全球学术信息登记,申办方与协作方均未获得NMPA临床试验批准或临床技术备案许可在中国大陆开展干预性细胞治疗试验,仅ClinicalTrials.gov注册不代表中国卫生和药品监管部门的合法批准。该数据可用于了解相关疾病范围、试验登记信息及监管状态(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:T细胞急性淋巴细胞白血病、T细胞急性淋巴细胞淋巴瘤、急性髓系白血病、NK细胞淋巴瘤。重要监管提示:本试验记录仅用于在ClinicalTrials.gov上进行全球学术信息登记。申办方北京美康吉免生物科技有限公司及协作方深圳基因免疫医学研究所均未获得NMPA临床试验批准或临床技术备案许可,无法在中国大陆开展干预性细胞治疗试验。仅在ClinicalTrials.gov注册并不代表中国卫生和药品监管部门的合法批准。包括T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)、T细胞淋巴瘤(TCL)、自然杀伤细胞淋巴瘤(NKL)和急性髓系白血病(AML)在内的血液恶性肿瘤是侵袭性疾病,可能表达早期T细胞发育分子
【主题与分类】
主题标签:T-cell Acute Lymphoblastic Leukemia、T-cell Acute Lymphoblastic Lymphoma、Acute Myeloid Leukemia、NK Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04033302
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04033302
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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:T细胞急性淋巴细胞白血病、T细胞急性淋巴细胞淋巴瘤、急性髓系白血病、NK细胞淋巴瘤。重要监管提示:本试验记录仅用于在ClinicalTrials.gov上进行全球学术信息注册。申办方北京美康吉免生物科技有限公司及合作方深圳基因免疫医学研究所均未获得国家药品监督管理局(NMPA)临床试验批准或临床技术备案许可,无法在中国大陆开展干预性细胞治疗试验。仅在ClinicalTrials.gov注册并不代表获得中国卫生和药品监管部门的合法批准。包括T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)、T细胞淋巴瘤(TCL)、自然杀伤细胞淋巴瘤(NKL)和急性髓系白血病(AML)在内的血液系统恶性肿瘤均为侵袭性疾病,可能表达早期T细胞发育分子CD7。T-ALL占儿童ALL的15%和成人ALL的25%,且T-ALL患者易出现早期疾病复发,预后较差。目前已提出多种免疫表型分类。
根据欧洲白血病免疫学特征研究组(EGIL),细胞质或膜表达CD3可定义T-ALL。提出了四个亚组:(TI)未成熟亚组或前T-ALL,定义为表达CD7和cCD3;(TII)前T-ALL还表达CD2和/或CD5和/或CD8;(TIII)或皮质T-ALL显示CD1a阳性;(TIV)最后,成熟T-ALL的特征是表面CD3的存在和CD1a阴性。在过去几年中,用慢病毒嵌合抗原受体(CAR)基因修饰的T细胞已在不同的临床环境中进行了研究。CD7是一种T细胞表面蛋白,在早期淋巴发育中的T细胞-B细胞相互作用中发挥重要作用,在T细胞发育早期、TCR重排之前就显示膜表达,并持续到T细胞发育的终末阶段,是T-ALL的一个众所周知的标志物。CD7被认为是治疗T-ALL、TCL、AML和NKL的一个有前景的靶点。在这项研究中,
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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