RPM CD19-mbIL15-CAR-T细胞治疗晚期淋巴恶性肿瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RPM CD19-mbIL15-CAR-T细胞治疗晚期淋巴恶性肿瘤的开放标签1期研究

Eden BioCell Ltd.Eden BioCell Ltd.
clinicaltrials
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基因组预测B-cell Acute Lymphoblastic LeukemiaNon-Hodgkin's Lymphoma, RelapsedNon-Hodgkin's Lymphoma RefractoryDiffuse Large B Cell LymphomaFollicular LymphomaMantle Cell LymphomaHigh-grade B-cell Lymphoma
RPM CD19-mbIL15-CAR-T Cells in Patient With Advanced Lymphoid Malignancies

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

RPM CD19-mbIL15-CAR-T细胞治疗晚期淋巴恶性肿瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RPM CD19-mbIL15-CAR-T细胞治疗晚期淋巴恶性肿瘤的开放标签1期研究。覆盖B细胞急性淋巴细胞白血病、复发或难治性非霍奇金淋巴瘤、原发性纵隔大B细胞淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、套细胞淋巴瘤及高级别B细胞淋巴瘤等成人患者。研究旨在确定单次输注的可行性、安全性及推荐最大耐受剂量,计划入组约24例,预计约16例接受不同剂量T细胞输注。数据可用于评估CAR-T疗法的剂量探索与安全性预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B细胞急性淋巴细胞白血病、非霍奇金淋巴瘤复发、非霍奇金淋巴瘤难治、原发性纵隔大B细胞淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、高级别B细胞淋巴瘤。这是一项开放标签的1期研究,旨在确定单次输注RPM CD19 mbIL15 CAR-T细胞对成人患者的可行性、安全性以及推荐的最大耐受剂量(MTD)。预计将入组约24名受试者,并预计约16名受试者将在不同T细胞剂量下接受输注。本研究将非常快速地输注通过电穿孔使用来自SB系统的DNA质粒进行基因修饰以共表达CD19RCD8CD28(CAR)、mbIL15和HER1t的T细胞。mbIL15的存在可能允许输注较低剂量的CAR-T细胞,以降低不良

【主题与分类】

主题标签:B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia、Non-Hodgkin's Lymphoma, Relapsed、Non-Hodgkin's Lymphoma Refractory、Diffuse Large B Cell Lymphoma、Follicular Lymphoma、Mantle Cell Lymphoma、High-grade B-cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04844086

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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:B细胞急性淋巴细胞白血病、非霍奇金淋巴瘤、复发性非霍奇金淋巴瘤、难治性非霍奇金淋巴瘤、原发性纵隔大B细胞淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、套细胞淋巴瘤、高级别B细胞淋巴瘤。这是一项开放标签的1期研究,旨在确定单次输注RPM CD19 mbIL15 CAR-T细胞对成年患者的可行性、安全性及推荐的最大耐受剂量(MTD)。预计将入组约24名受试者,并预计约16名受试者将在不同T细胞剂量下接受输注。本研究将非常快速地输注通过电穿孔使用来自SB系统的DNA质粒进行基因修饰的T细胞,以共表达CD19RCD8CD28(CAR)、mbIL15和HER1t。mbIL15的存在可能允许输注较低剂量的CAR-T细胞,以降低不良事件的风险,例如细胞因子释放综合征(CRS)。研究设计的关键特征如下所列。1. 非对照 2. 盲法:开放标签 3. 随机化:否 4. 治疗持续时间:单次输注,在当天内 5. 剂量递增:无 6. 单中心,台湾

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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