生物标志物引导的同种异体单靶点或双靶点CAR-NK细胞治疗晚期实体瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签、生物标志物驱动的过继性细胞治疗研究,覆盖乳腺癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、复发性前列腺癌、胰腺导管腺癌、卵巢癌和胶质母细胞瘤等晚期实体瘤

基本信息
资源简介
生物标志物引导的同种异体单靶点或双靶点CAR-NK细胞治疗晚期实体瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签、生物标志物驱动的过继性细胞治疗研究,覆盖乳腺癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、复发性前列腺癌、胰腺导管腺癌、卵巢癌和胶质母细胞瘤等晚期实体瘤。受试者通过组织活检和/或液体活检进行肿瘤抗原分析,依据抗原阳性阈值被分配接受单靶点或双靶点CAR-NK细胞治疗,预设靶点包括TROP2、MSLN、B7-H3、HER2、EGFR、GD2、Claudin18.2和GPC3。该数据可用于肿瘤免疫治疗、生物标志物筛选及CAR-NK疗法相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:癌症、乳腺癌、非小细胞肺癌(NSCLC)、结直肠癌(局部晚期或转移性)、复发性前列腺癌、胰腺导管腺癌(PDAC)、卵巢癌、胶质母细胞瘤。这是一项开放标签、生物标志物驱动的过继性细胞治疗研究。筛选/靶点选择(精准步骤):受试者通过以下方式进行肿瘤抗原分析:组织活检(在安全可行时首选),和/或液体活检(例如循环肿瘤DNA加循环肿瘤细胞/外泌体蛋白检测,视平台可用性而定)。抗原分析决定入组资格并将受试者分配至:若一种抗原达到阳性阈值,则接受单靶点CAR-NK;若两种抗原达到阈值或怀疑存在异质性,则接受双靶点CAR-NK。预设靶点菜单:TROP2、间皮素(MSLN)、B7-H3(CD276)、HER2、EGFR、GD2、Claudin18.2、GPC3
【主题与分类】
主题标签:Cancer、Breast Cancer、Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC)、Prostate Cancer - Recurrent、Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC)、Ovarian Cancer、Glioblastoma、Melanoma (Skin Cancer)、Acute Myeloid Leukemia (AML)、Non Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07410494
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07410494
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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
疾病类型:癌症、乳腺癌、非小细胞肺癌(NSCLC)、结直肠癌(局部晚期或转移性)、复发性前列腺癌、胰腺导管腺癌(PDAC)、卵巢癌、胶质母细胞瘤。这是一项开放标签、生物标志物驱动的过继性细胞治疗研究。筛选/靶点选择(精准步骤):受试者通过以下方式进行肿瘤抗原谱分析:组织活检(在安全可行的情况下优先采用),和/或液体活检(例如循环肿瘤DNA加循环肿瘤细胞/外泌体蛋白检测,视平台可用性而定)。抗原谱分析确定入组资格并将受试者分配至:若一种抗原达到阳性阈值,则接受单靶点CAR-NK;若两种抗原达到阈值或怀疑存在异质性,则接受双靶点CAR-NK。预设靶点菜单:TROP2、间皮素(MSLN)、B7-H3(CD276)、HER2、EGFR、GD2、Claudin18.2、GPC3、PSMA(“靶点菜单”可通过修正案扩展)。细胞来源/生产概念:NK细胞取自健康同种异体供者(根据各中心政策,为无关或部分匹配供者)。
供者NK细胞通过白细胞分离术采集,经激活/扩增并基因修饰以表达:单一CAR(A组)或双CAR/双靶点构建体(B组)。最终产品经冷冻保存,并在无菌/身份/效力检测合格后放行。预处理与治疗:受试者接受淋巴细胞清除性化疗,随后接受CAR-NK输注。许多CAR-NK实体瘤试验在输注前采用诸如氟达拉滨和环磷酰胺等预处理方案。可根据方案选用可选的细胞因子支持(例如低剂量IL-2)以支持NK持久性,这与某些CAR-NK研究中采用的方法一致。随访:前28天内进行密集安全性监测。按方案规定的时间间隔进行肿瘤影像学检查。开展相关性研究,包括CAR-NK持久性和ctDNA动态。
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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