1/2期:补充去除CD45RA的干细胞以预防TCRαβ/CD19清除造血干细胞移植后病毒或真菌感染
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项Phase 1/2临床试验,研究在TCRab/CD19去除造血干细胞移植后回输CD45RA去除干细胞以预防病毒或真菌感染

基本信息
资源简介
1/2期:补充去除CD45RA的干细胞以预防TCRαβ/CD19清除造血干细胞移植后病毒或真菌感染
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项Phase 1/2临床试验,研究在TCRab/CD19去除造血干细胞移植后回输CD45RA去除干细胞以预防病毒或真菌感染。覆盖白血病、高危急性淋巴细胞白血病、高危急性髓系白血病、复发白血病、MDS、复发非霍奇金淋巴瘤、获得性再生障碍性贫血及遗传性骨髓衰竭综合征。数据可用于了解该移植策略的适用人群与免疫重建研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:白血病、高危急性淋巴细胞白血病、高危急性髓系白血病、复发白血病、MDS(骨髓增生异常综合征)、复发非霍奇金淋巴瘤、获得性再生障碍性贫血、遗传性骨髓衰竭综合征。使用无关供者和部分相合亲缘供者会增加严重移植物抗宿主病(GVHD)的风险。T细胞去除可降低严重GVHD风险,但免疫重建延迟。在T细胞去除过程中,可能保护患者免受真菌和病毒感染的重要记忆T细胞也被去除。CD45RA去除已被研究作为降低GVHD风险的单一步骤,也与αβTCR去除的造血干细胞移植物联合使用以加速免疫重建。这项单一机构试验基于我们方案#18-015286、NCT03810196“CD45RA Depleted Peripheral Stem Cell Ad”的数据。
【主题与分类】
主题标签:Leukemia、High Risk Acute Lymphoblastic Leukemia、High Risk Acute Myeloid Leukemia、Relapse Leukemia、MDS (Myelodysplastic Syndrome)、Relapsed Non-Hodgkin Lymphoma、Acquired Aplastic Anemia、Inherited BMF Syndrome、Immunodeficiency、Primary Immune Regulatory Disorder。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06839456
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06839456
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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
适应症:白血病、高危急性淋巴细胞白血病、高危急性髓系白血病、复发性白血病、MDS(骨髓增生异常综合征)、复发性非霍奇金淋巴瘤、获得性再生障碍性贫血、遗传性骨髓衰竭综合征。使用无关供者和部分匹配的亲缘供者会增加严重移植物抗宿主病(GVHD)的风险。T细胞去除可降低严重GVHD的风险,但免疫重建延迟。在T细胞去除过程中,可能保护患者免受真菌和病毒感染的重要记忆T细胞也会被去除。CD45RA去除已被研究作为降低GVHD风险的单一步骤,也被研究联合αβTCR去除的造血干细胞移植物以加速免疫重建。这项单一机构试验建立在我们方案#18-015286、NCT03810196“CD45RA去除的外周干细胞回输用于TCRαβ/CD19去除造血干细胞移植后存在病毒或真菌感染风险的患者”的数据基础之上。该先前方案仅限于使用仅无关供者作为干细胞来源的血液系统恶性肿瘤患者。
这项新研究将扩大合格诊断范围,纳入非恶性移植适应症以及具有大于或等于5/10 HLA相合同胞供者(也称为单倍体相合供者)的参与者。这将是一项根据供者类型分为1期和2期的研究。1期将包括接受不匹配/单倍体相合相关供者细胞的患者。这将是一项剂量递增研究,旨在确定CD45RA去除后回输细胞的最大耐受细胞剂量。一旦确定该剂量,该供者类型的患者将作为2期研究的一部分接受治疗。接受无关供者(9/10或10/10 HLA相合)细胞的患者将作为2期研究的一部分,接受我们先前研究中使用的CD45RA去除后回输细胞剂量。1期和2期将同时进行。
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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