抗CD19与抗CD20双顺反子嵌合抗原受体T细胞治疗B细胞恶性肿瘤试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为抗CD19与抗CD20双顺反子嵌合抗原受体T细胞治疗B细胞恶性肿瘤的临床试验

基本信息
资源简介
抗CD19与抗CD20双顺反子嵌合抗原受体T细胞治疗B细胞恶性肿瘤试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为抗CD19与抗CD20双顺反子嵌合抗原受体T细胞治疗B细胞恶性肿瘤的临床试验。覆盖慢性淋巴细胞白血病、B细胞慢性淋巴细胞白血病及B细胞淋巴瘤等病种。源站描述指出,针对化疗难治性B细胞恶性肿瘤需要新疗法,表达靶向CD19的CAR的自体T细胞已在白血病或淋巴瘤患者中实现完全缓解,但仅约40%接受抗CD19 CAR T细胞的患者获得持久完全缓解。数据可用于肿瘤与白血病相关分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病、B细胞慢性淋巴细胞白血病、淋巴瘤、B细胞。背景: 需要改进针对多种难治性恶性肿瘤(包括B细胞淋巴瘤和慢性淋巴细胞白血病(CLL))的治疗。 特别需要开发针对化疗难治性B细胞恶性肿瘤的新疗法。 T细胞可经基因修饰以表达嵌合抗原受体(CAR),从而特异性靶向恶性肿瘤相关抗原。 经基因修饰以表达靶向B细胞抗原CD19的CAR的自体T细胞已在白血病或淋巴瘤患者中引起完全缓解。这些结果确立了抗CD19 CAR T细胞作为复发性淋巴瘤重要疗法的地位,但仅约40%接受抗CD19 CAR T细胞的患者获得持久完全缓解。* 大多数B细胞恶性肿瘤表达
【主题与分类】
主题标签:Chronic Lymphocytic Leukemia、B-Cell Chronic Lymphocytic Leukemia、Lymphoma, B-Cell。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05797233
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05797233
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:慢性淋巴细胞白血病、B细胞慢性淋巴细胞白血病、淋巴瘤、B细胞淋巴瘤。背景:* 需要改进针对多种难治性恶性肿瘤(包括B细胞淋巴瘤和慢性淋巴细胞白血病(CLL))的治疗方法。* 特别需要开发针对化疗难治性B细胞恶性肿瘤的新疗法。* T细胞可以通过基因修饰表达嵌合抗原受体(CARs),这些受体能特异性靶向恶性肿瘤相关抗原。* 经过基因修饰表达靶向B细胞抗原CD19的CARs的自体T细胞已在白血病或淋巴瘤患者中引起完全缓解。这些结果确立了抗CD19 CAR T细胞作为复发性淋巴瘤重要疗法的地位,但接受抗CD19 CAR T细胞治疗的患者中,仅有约40%获得持久完全缓解。* 大多数B细胞恶性肿瘤表达CD19和CD20,但CD19和CD20的表达可能丢失或减弱。* 除B细胞和某些浆细胞外,正常细胞不表达CD19和CD20。
- 我们构建了一种新型基因治疗构建体,该构建体编码一种带有CD28结构域的全人源抗CD19 CAR和一种带有4-1BB结构域的全人源抗CD20 CAR。 * 表达这种名为Hu1928-Hu20BB-Long的CAR构建体的T细胞,在体外能够特异性识别表达CD19和CD20的靶细胞,并在小鼠体内清除表达CD19或CD20的肿瘤。 * 该CAR构建体中表达的一种CAR,Hu19-CD828Z,此前已在人体中进行过测试。整个构建体中的另一种CAR,Hu20-CD8BBZ-Long,此前尚未在人体中进行过测试。 * 可能的毒性包括细胞因子相关毒性,如发热、低血压和神经毒性。正常B细胞被清除是可能的,未知毒性也有可能发生。 目的: - 确定将表达新型全人源抗CD19和抗CD20 CAR构建体的T细胞回输给晚期B细胞恶性肿瘤受试者的安全性。 入选标准: * 受试者必须患有任何B细胞淋巴瘤,或CLL/小淋巴细胞淋巴瘤(SLL),o
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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