异基因SCT使用FluBuATG时髓源性抑制细胞与检查点免疫调节因子的表达

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后早期免疫恢复阶段,采用氟达拉滨联合白消安的清髓性预处理方案,研究髓源性抑制细胞(MDSC)及免疫检查点调节因子VISTA、CTLA-4、PD-L1的发生率、患病率和功能,并定义植入、100天生存和一年生存等临床终点

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clinicaltrials
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基因组预测Leukemia, LymphoidLeukemia, MyeloidMyelodysplastic SyndromesMyelofibrosisLymphoma, MalignantMultiple MyelomaWaldenstrom Macroglobulinemia
Myeloid-Derived Suppressor Cells and Checkpoint Immune Regulators' Expression in Allogeneic SCT Using FluBuATG

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

异基因SCT使用FluBuATG时髓源性抑制细胞与检查点免疫调节因子的表达

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后早期免疫恢复阶段,采用氟达拉滨联合白消安的清髓性预处理方案,研究髓源性抑制细胞(MDSC)及免疫检查点调节因子VISTA、CTLA-4、PD-L1的发生率、患病率和功能,并定义植入、100天生存和一年生存等临床终点。覆盖白血病、骨髓增生异常综合征、骨髓纤维化、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及华氏巨球蛋白血症等病种,可用于移植免疫重建与检查点调控相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:淋巴系白血病、髓系白血病、骨髓增生异常综合征、骨髓纤维化、恶性淋巴瘤、多发性骨髓瘤、华氏巨球蛋白血症。本研究正在考察异基因干细胞移植背景下的化疗方案和免疫抑制药物。一项初步临床试验,旨在表征异基因干细胞移植后早期免疫恢复期间髓源性抑制细胞(MDSC)和免疫检查点调节因子(V域Ig抑制T细胞激活[VISTA]、细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4[CTLA-4]、程序性死亡配体1[PD-L1])的发生率、患病率和功能。研究站点将采用源自CALGB 100801的氟达拉滨联合白消安清髓性方案,以定义临床终点,包括植入、100天生存和一年生存(目标#1)。研究站点将表征

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Lymphoid、Leukemia, Myeloid、Myelodysplastic Syndromes、Myelofibrosis、Lymphoma, Malignant、Multiple Myeloma、Waldenstrom Macroglobulinemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02916979

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数据说明

适应症:白血病,淋巴细胞性;白血病,髓系;骨髓增生异常综合征;骨髓纤维化;淋巴瘤,恶性;多发性骨髓瘤;华氏巨球蛋白血症。本研究正在考察异基因干细胞移植背景下的化疗方案和免疫抑制药物。一项初步临床试验,旨在表征异基因干细胞移植后早期免疫恢复期间髓源性抑制细胞(MDSCs)和免疫检查点调节因子(V域Ig抑制T细胞活化[VISTA]、细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4[CTLA-4]、程序性死亡配体1[PD-L1])的发生率、患病率和功能。研究站点将采用源自CALGB 100801的氟达拉滨联合白消安清髓性方案,以确定临床终点,包括植入、100天生存率和一年生存率(目标#1)。研究站点将表征移植后患者血液和骨髓中MDSCs和免疫检查点调节因子的发生率、患病率和功能(目标#2)。研究站点将把这些实验室结果与临床结局及移植物抗宿主病(GVHD)的发生率进行关联。

作为探索性目标,对于发生GVHD且需要治疗的患者,研究机构将测定MDSCs频率和检查点调节因子的表达,并将这些结果与患者对GVHD治疗的反应进行相关性分析。

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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