EBNK-001 异体NK细胞联合低剂量IL-15±Pembrolizumab治疗晚期实体瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕 EBNK-001 这一“即用型”异体 NK 细胞产品在晚期实体瘤中的临床试验
基本信息
资源简介
EBNK-001 异体NK细胞联合低剂量IL-15±Pembrolizumab治疗晚期实体瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕 EBNK-001 这一“即用型”异体 NK 细胞产品在晚期实体瘤中的临床试验。覆盖癌种包括 Cancer、Sarcoma、Leukaemia、乳腺癌（局部晚期或转移性）、肺癌、结直肠癌、黑色素瘤、膀胱癌等。受试者先接受短程淋巴清除化疗（CY/FLU），随后每周期连续 3 周每周输注 NK 细胞（如第 1、8、15 天），输注后给予低剂量 IL-15 支持 NK 细胞存活。试验分 Phase 1 剂量递增（依据首次输注后 28 天内 DLT 确定 MTD/RP2D）与 Phase 2 剂量扩展（在选定实体瘤队列评估 RP2D 初步疗效）。可用于肿瘤免疫治疗相关研究（来源 cli。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Cancer, Sarcoma, Leukaemia, Breast Cancer (Locally Advanced or Metastatic), Lung Cancer (Diagnosis), Colorectal Cancer, Melanoma (Skin Cancer), Bladder Cancer。EBNK-001 是一种“即用型”异体 NK 细胞产品，拟用于多剂量给药。受试者首先接受短程淋巴清除化疗（CY/FLU），以促进 NK 细胞扩增和持续存在，随后在每个治疗周期中连续 3 周每周输注 NK 细胞（例如第 1、8、15 天）。NK 细胞输注后给予低剂量 IL-15，以支持 NK 细胞存活。该试验包括：Phase 1（剂量递增）：评估 EBNK-001 的递增剂量，根据首次 NK 细胞输注后前 28 天内观察到的 DLT（DLT 窗口）确定 MTD/RP2D。Phase 2（剂量扩展）：在选定的实体瘤扩展队列中评估 RP2D 的初步疗效。Pa
【主题与分类】
主题标签：Cancer、Sarcoma、Leukaemia、Lung Cancer (Diagnosis)、Colorectal Cancer、Melanoma (Skin Cancer)、Bladder Cancer、Kidney Cancer、Pancreatic Cancer Metastatic、Liver Cancer (Primary and Metastatic)。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07410676
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07410676
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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：癌症、肉瘤、白血病、乳腺癌（局部晚期或转移性）、肺癌（诊断）、结直肠癌、黑色素瘤（皮肤癌）、膀胱癌。EBNK-001是一种“现成”的同种异体NK细胞产品，旨在进行多剂量给药。参与者首先接受短期淋巴细胞清除性化疗（CY/FLU），以促进NK细胞扩增和持久性，随后在每个治疗周期中连续3周每周进行NK细胞输注（例如，第1、8、15天）。在NK细胞输注后给予低剂量IL-15，以支持NK细胞存活。该试验包括：1期（剂量递增）：评估EBNK-001的递增剂量，根据首次NK细胞输注后前28天内观察到的DLT（DLT窗口）确定MTD/RP2D。2期（剂量扩展）：在选定的实体瘤扩展队列中评估RP2D的初步疗效。参与者接受肿瘤缓解随访直至疾病进展，并接受生存随访至少12个月。
如果EBNK-001在您的方案中被视为基因修饰细胞产品，参与者可转入一项单独的长期随访研究，该研究与NK细胞治疗方案中所述的长期监测相一致。
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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