输注血细胞(淋巴细胞)刺激免疫系统对抗白血病/淋巴瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于通过输注血细胞(淋巴细胞)刺激免疫系统以对抗白血病和淋巴瘤的研究

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clinicaltrials
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基因组分类Mantle Cell LymphomaDiffuse Large Cell LymphomaBurkitts LymphomaT Cell Lymphomas
Study of Infusion of Blood Cells (Lymphocytes) to Stimulate the Immune System to Fight Leukemia/Lymphoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

输注血细胞(淋巴细胞)刺激免疫系统对抗白血病/淋巴瘤的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于通过输注血细胞(淋巴细胞)刺激免疫系统以对抗白血病和淋巴瘤的研究。覆盖的疾病包括套细胞淋巴瘤、弥漫大细胞淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、T 细胞淋巴瘤以及急性髓系白血病/急性淋巴细胞白血病。源站描述提及采用半相合外周血采集细胞,剂量为 1-2x108 CD3 细胞/kg,不使用全身放疗,也不进行粒细胞集落刺激因子(G-CSF)预处理,旨在更有效激活受者免疫系统攻击血液系统恶性肿瘤,同时降低移植物抗宿主病风险。该数据可用于肿瘤免疫治疗相关的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:套细胞淋巴瘤、弥漫大细胞淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、T 细胞淋巴瘤、急性髓系白血病/急性淋巴细胞白血病。在调节免疫系统以治疗血液系统恶性肿瘤和实体瘤方面已取得重要进展。本方案将基于这些既往观察结果,具体如下: 将使用半相合外周血采集细胞,剂量为 1-2x108 CD3 细胞/kg。 不会使用全身放疗。 这种修改可能通过不在细胞输注前损伤受者的免疫细胞,更有效地激活受者免疫系统攻击其血液系统恶性肿瘤。安全性应得到改善,因为宿主免疫系统不会接受预处理,移植物抗宿主病的风险应大大降低。 不会进行粒细胞集落刺激因子(G-CSF)预处理

【主题与分类】

主题标签:Mantle Cell Lymphoma、Diffuse Large Cell Lymphoma、Burkitts Lymphoma、T Cell Lymphomas。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01685606

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    • 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

疾病类型:套细胞淋巴瘤、弥漫大细胞淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、T细胞淋巴瘤、急性髓系白血病/急性淋巴细胞白血病。在血液系统恶性肿瘤及实体瘤的治疗中,免疫系统调节已取得重要进展。本方案将基于以往观察结果,具体如下:* 将使用单倍体相合外周血采集细胞,剂量为1-2x10^8 CD3细胞/公斤。* 不使用全身放射治疗。* 此修改可能通过不在细胞输注前损伤受者免疫细胞,更有效地激活受者免疫系统攻击其血液系统恶性肿瘤。由于宿主免疫系统未接受预处理,移植物抗宿主病的风险应大大降低,从而提高了安全性。* 不使用粒细胞集落刺激因子(G-CSF)预激。* 在我们的首次临床试验中,匹配移植未使用G-CSF预激。我们的第二次试验在单倍体相合设置中确实采用了G-CSF预激。以往数据曾指出G-CSF在刺激不变自然杀伤(NK)细胞并增强移植物抗白血病效应中的作用11。

然而,我们最近使用未致敏的外周血单核细胞(PBMC)的实验室数据显示,在不添加G-CSF的情况下也能有效杀伤细胞。由于G-CSF将用于健康志愿者,添加这种细胞因子带来的不明确益处被其潜在副作用(如头痛、发热和骨痛)所抵消。G-CSF动员通过增加调节性T细胞的产生,使反应从TH1向TH2偏移。最终结果是免疫刺激减弱。由于本研究的目标是不发生植入,因此不需要也不期望通过操控供体细胞来抑制宿主抗肿瘤刺激。此外,由于该方案不是干细胞移植,因此不需要用G-CSF动员干细胞。需要注意的是,拟议的研究不是干细胞移植研究。在干细胞移植的情况下,该程序的目标是实现植入,或持续

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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