评估A2B395(同种异体逻辑门控CAR T)治疗表达EGFR且丢失HLA-A*02的实体瘤的安全性与有效性研究
该数据集源自clinicaltrials.gov,收录一项关于A2B395(同种异体逻辑门控CAR T)的1/2期无缝、多中心、开放标签研究,受试者为复发不可切除、局部晚期或转移性(视为不可治愈)的结直肠癌、非小细胞肺癌、头颈部鳞癌、三阴性乳腺癌、肾细胞癌或其他表达EGFR的实体瘤成人患者,且需为胚

基本信息
资源简介
评估A2B395(同种异体逻辑门控CAR T)治疗表达EGFR且丢失HLA-A*02的实体瘤的安全性与有效性研究
该数据集源自clinicaltrials.gov,收录一项关于A2B395(同种异体逻辑门控CAR T)的1/2期无缝、多中心、开放标签研究,受试者为复发不可切除、局部晚期或转移性(视为不可治愈)的结直肠癌、非小细胞肺癌、头颈部鳞癌、三阴性乳腺癌、肾细胞癌或其他表达EGFR的实体瘤成人患者,且需为胚系HLA-A02杂合、肿瘤表达EGFR并丢失HLA-A02表达。1期旨在确定A2B395(PCLD后)的安全性和最佳剂量,2期进一步评估其安全性和有效性。可用于肿瘤免疫治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:实体瘤,成人,结直肠癌,非小细胞肺癌,NSCLC(非小细胞肺癌),癌症,结肠癌,直肠癌,肺癌。这是一项无缝1/2期、多中心、开放标签研究,入组患有复发性不可切除、局部晚期或转移性(被认为不可治愈)CRC、NSCLC、HNSCC、TNBC、RCC或其他表达EGFR的实体瘤的成人。受试者必须是胚系HLA-A02杂合,且肿瘤表达EGFR并丢失HLA-A02表达。本研究1期的目的是确定A2B395(PCLD后)在实体瘤疾病受试者中的安全性和最佳剂量。本研究2期的目的是确定A2B395的进一步安全性和有效性(其治疗实体瘤疾病的效果)。可用于这些癌症和其他实体瘤的治疗可能具有毒性、使人衰弱,an
【主题与分类】
主题标签:Solid Tumor, Adult、Colorectal Cancer、Non-Small Cell Lung、NSCLC (Non-small Cell Lung Cancer)、Cancer、Colon Cancer、Rectal Cancer、Lung Cancer、CRC、Head and Neck Squamous Cell Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06682793
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06682793
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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;
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- 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
疾病:实体瘤、成人、结直肠癌、非小细胞肺癌、NSCLC(非小细胞肺癌)、癌症、结肠癌、直肠癌、肺癌。这是一项无缝衔接的1/2期、多中心、开放标签研究,入组患有复发性不可切除、局部晚期或转移性(被认为无法治愈)CRC、NSCLC、HNSCC、TNBC、RCC或其他具有EGFR表达的实体瘤的成人。受试者必须为种系HLA-A02杂合子,且肿瘤表达EGFR并已丢失HLA-A02表达。本研究1期的目的是确定A2B395(PCLD后)在实体瘤疾病受试者中的安全性和最佳剂量。本研究2期的目的是确定A2B395的进一步安全性和有效性(其治疗实体瘤疾病的效果如何)。可用于这些癌症和其他实体瘤的治疗可能具有毒性、致衰弱性和致命性。在复发性不可切除、局部晚期或转移性情况下,标准治疗的目的通常是姑息性而非治愈性,且数十年来未有显著变化。
A2 Bio 假设 A2B395 Tmod CAR T 细胞疗法能够杀伤肿瘤靶细胞(即表达 EGFR 且 HLA-A02 蛋白存在杂合性缺失 [LOH] 的细胞)。此外,维持 HLA-A02 表达并共表达 EGFR 的正常健康细胞(例如皮肤组织)将不会被靶向,因为 Tmod CAR T 细胞的阻断部分充当自我调节的安全开关,保护正常组织免受损伤。此外,Tmod CAR T 细胞的阻断部分将充当安全开关,保护正常组织免受同种异体 CAR T 细胞可能引起的移植物抗宿主病(GvHD)。A2 Bio 希望这能提供比既往实体瘤靶向疗法更宽的治疗安全窗口。该假设将在本研究中探索。本研究的参与者必须入组并在预筛选 BASECAMP-1 研究(NCT04981119)中确认存在 LOH。疾病进展后,参与者可筛选参加本研究(DENALI-1)。没有
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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