TBio-4101(TIL)联合 Pembrolizumab 治疗晚期实体瘤研究

覆盖乳腺癌、结直肠癌、葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、非小细胞肺癌和头颈部鳞状细胞癌等瘤种。TBio-4101 为自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)疗法,通过肿瘤特异性抗原筛选、分选并扩增患者特异性肿瘤反应性 T 细胞后回输,并结合非清髓性化疗、IL-2 输注及低剂量放疗

Turnstone Biologics, Corp.Turnstone Biologics, Corp.
clinicaltrials
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医学影像分类Breast CancerColorectal CancerUveal MelanomaCutaneous MelanomaNon-Small Cell Lung CancerHead and Neck Squamous Cell Carcinoma
A Study of TBio-4101 (TIL) and Pembrolizumab in Patients With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

TBio-4101(TIL)联合 Pembrolizumab 治疗晚期实体瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 TBio-4101 联合 Pembrolizumab 治疗晚期实体瘤的 Phase 1 研究。覆盖乳腺癌、结直肠癌、葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、非小细胞肺癌和头颈部鳞状细胞癌等瘤种。TBio-4101 为自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)疗法,通过肿瘤特异性抗原筛选、分选并扩增患者特异性肿瘤反应性 T 细胞后回输,并结合非清髓性化疗、IL-2 输注及低剂量放疗。数据可用于肿瘤免疫治疗与细胞治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺癌、结直肠癌、葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌。这是一项 Phase 1 研究,旨在研究 TBio-4101。TBio-4101 是一种自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)疗法,利用肿瘤特异性抗原筛选、分选并扩增患者特异性肿瘤反应性 T 细胞,然后回输到患者体内。该过继性细胞疗法通过在 TIL 输注前使用非清髓性化疗进一步增强,随后进行 TIL 加 IL-2 输注。在 TIL 加 IL-2 输注前后给予低剂量放射治疗。在 IL-2 毒性消退后给予 Pembrolizumab。该试验对具有不同肿瘤突变负荷的实体瘤开放。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Colorectal Cancer、Uveal Melanoma、Cutaneous Melanoma、Non-Small Cell Lung Cancer、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05576077

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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

适应症:乳腺癌、结直肠癌、葡萄膜黑色素瘤、皮肤黑色素瘤、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌。这是一项研究TBio-4101的1期临床试验。TBio-4101是一种自体肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)疗法,利用肿瘤特异性抗原来筛选、分选和扩增患者特异性的肿瘤反应性T细胞,然后将其回输给患者。这种过继性细胞疗法通过在TIL输注前使用非清髓性化疗得到进一步增强,随后进行TIL加IL-2输注。在TIL加IL-2输注前后进行低剂量放射治疗。在IL-2毒性反应消退后给予帕博利珠单抗。该试验对具有不同肿瘤突变负荷的实体瘤开放。

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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