评估靶向间皮素的逻辑门控CAR T治疗表达MSLN且HLA-A*02缺失的实体瘤的安全性及有效性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一项针对表达MSLN且缺失HLA-A02的实体瘤的1/2期无缝、多中心、开放标签研究

基本信息
资源简介
评估靶向间皮素的逻辑门控CAR T治疗表达MSLN且HLA-A*02缺失的实体瘤的安全性及有效性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一项针对表达MSLN且缺失HLA-A02的实体瘤的1/2期无缝、多中心、开放标签研究。覆盖复发不可切除、局部晚期或转移性结直肠癌、非小细胞肺癌、胰腺癌、卵巢癌、间皮瘤及其他表达MSLN的实体瘤。受试者需为胚系HLA-A02杂合且肿瘤表达MSLN并缺失HLA-A*02。研究包含A2B694和A2B543两个臂,1期确定Tmod产品(PCLD后)的安全性和最佳剂量,2期进一步评估安全性和有效性。可用于实体瘤免疫治疗的安全性、剂量及疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人实体瘤、结直肠癌、NSCLC、非小细胞肺癌、复发性NSCLC、非小细胞鳞状肺癌、胰腺癌、胰腺肿瘤。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(被认为无法治愈)CRC、NSCLC、PANC、OVCA、MESO或其他表达MSLN的实体瘤的成人。受试者必须是胚系HLA-A02杂合,且肿瘤表达MSLN并已缺失HLA-A02表达。本研究有两个臂:Arm 1是A2B694的研究,Arm 2是A2B543的研究。本研究1期的目的是确定Tmod产品(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期的目的是确定进一步的安全性和有效性(其治疗实体瘤的效果
【主题与分类】
主题标签:Solid Tumor, Adult、Colorectal Cancer、NSCLC、Non Small Cell Lung Cancer、NSCLC, Recurrent、Non-Small Cell Squamous Lung Cancer、Pancreas Cancer、Pancreatic Neoplasm、Colorectal Adenocarcinoma、CRC。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06051695
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06051695
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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:实体瘤、成人、结直肠癌、NSCLC、非小细胞肺癌、NSCLC、复发性、非小细胞鳞状肺癌、胰腺癌、胰腺肿瘤。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)的CRC、NSCLC、PANC、OVCA、MESO或其他具有MSLN表达的实体瘤的成人。受试者必须为生殖系HLA-A02杂合子,且肿瘤表达MSLN并丧失HLA-A02表达。本研究有两个组:第1组为A2B694的研究,第2组为A2B543的研究。本研究第1期的目的是确定Tmod产品(PCLD后)在实体瘤疾病受试者中的安全性和最佳剂量。本研究第2期的目的是确定Tmod产品的进一步安全性和疗效(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、使人衰弱且致命。
在复发性不可切除、局部晚期或转移性情况下,标准治疗的意图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,Tmod CAR T细胞疗法能够杀伤肿瘤靶细胞(即表达MSLN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MSLN的正常健康细胞(如肺组织)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。A2 Bio认为,与既往实体瘤靶向疗法相比,这将提供治疗安全窗口。该假设将在本研究中探索。本研究参与者必须在预筛选BASECAMP-1研究(NCT04981119)中入组并采集T细胞(单采术)。每位参与者的T细胞均被采集、处理并储存。疾病进展后,参与者可筛选参加本研究(EVEREST-2),参与者的T细胞将
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)
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+ 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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