表达CD19嵌合受体的多病毒特异性CTL治疗SCT后CD19阳性恶性肿瘤(MULTIPRAT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦于急性淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病和非霍奇金淋巴瘤

Baylor College of MedicineBaylor College of Medicine
clinicaltrials
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基因组分类Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL)Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)Non Hodgkin's Lymphoma
Multi-virus CTLs Expressing CD19 Chimeric Receptors, CD19 Positive Malignancies Post SCT, MULTIPRAT

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

表达CD19嵌合受体的多病毒特异性CTL治疗SCT后CD19阳性恶性肿瘤(MULTIPRAT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦于急性淋巴细胞白血病、慢性淋巴细胞白血病和非霍奇金淋巴瘤。数据涉及从供者血液中制备表达CD19嵌合受体的三病毒特异性T细胞,这些T细胞经辐照刺激细胞(携带CMV、腺病毒和EBV蛋白)培养,并通过逆转录病毒插入抗体基因以靶向CD19。数据可用于研究移植后CD19阳性恶性肿瘤的细胞免疫治疗策略及相关分类分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性淋巴细胞白血病(ALL)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、非霍奇金淋巴瘤。供者为我们提供血液,以便在实验室中制备CD19嵌合受体三病毒特异性T细胞。这些细胞被培养并冷冻保存供受试者使用。为了制备这些特殊的T细胞,需将其与刺激细胞一起培养。刺激细胞也由供者血液制备,但经过辐照使其不再生长。刺激细胞已被病毒感染,从而携带3种病毒(CMV、腺病毒和EBV)的蛋白。这些细胞与T细胞共培养,使T细胞能够识别并攻击感染CMV、EBV和腺病毒的细胞。为使CD19抗体附着到T细胞表面,将抗体基因插入T细胞。这是通过一种为本研究制备的名为逆转录病毒的病毒完成的,该病毒将携带抗

【主题与分类】

主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL)、Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL)、Non Hodgkin's Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00840853

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    • 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。

数据说明

疾病:急性淋巴细胞白血病(ALL)、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、非霍奇金淋巴瘤。供者为我们提供了血液,以便在实验室中制备CD19嵌合受体三病毒特异性T细胞。这些细胞被培养并冷冻保存,供受试者使用。为了制备这些特殊的T细胞,它们与刺激细胞一起培养。刺激细胞同样来源于供者的血液,但经过辐照处理,使其无法再生长。刺激细胞已被病毒感染,从而携带3种病毒(CMV、腺病毒和EBV)的蛋白质。这些细胞与T细胞共培养,使T细胞能够识别并攻击感染了CMV、EBV和腺病毒的细胞。为了使CD19抗体附着在T细胞表面,将一种抗体基因导入T细胞中。这是通过一种为本研究制备的逆转录病毒实现的,该病毒将抗体基因带入T细胞。这种病毒还有助于在注射后于血液中定位T细胞。一旦制备出足够数量的T细胞,研究人员即将细胞冷冻,并进行测试,以确保它们能杀死CD19+肿瘤细胞以及感染了CMV、EBV和腺病毒的细胞。

一旦检测完成,细胞即可准备提供给受试者。当受试者加入本研究时,将被分配一个剂量的CD19嵌合受体三病毒特异性T细胞。受试者将通过静脉输液管按指定剂量接受细胞注射。注射大约需要20分钟。注射后,研究人员将在诊所对受试者进行长达3小时的监测。该治疗将由德克萨斯儿童医院或卫理公会医院的细胞与基因治疗中心提供。为了解CD19嵌合受体三病毒特异性T细胞的作用方式及其在体内持续时间,将额外抽取血液。本研究期间抽取的血液总量不会超过300茶匙。对于接受CTL治疗其疾病的受试者:如果受试者病情稳定(肿瘤未生长)或出现缩小

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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