MAGE-A4ᶜ¹º³²T 多肿瘤治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 MAGE-A4ᶜ¹º³²T 细胞疗法在多类肿瘤中的安全性与耐受性研究,覆盖尿路上皮膀胱癌、黑色素瘤、头颈癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、食管癌、胃癌、滑膜肉瘤等

USWM CT, LLCUSWM CT, LLC
clinicaltrials
浏览 6
蛋白质分类Urinary Bladder CancerMelanomaHead and Neck CancerOvarian CancerNon-Small Cell Lung CancerEsophageal CancerGastric CancerSynovial SarcomaMyxoid Round Cell LiposarcomaGastroesophageal Junction
MAGE-A4ᶜ¹º³²T for Multi-Tumor

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

MAGE-A4ᶜ¹º³²T 多肿瘤治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 MAGE-A4ᶜ¹º³²T 细胞疗法在多类肿瘤中的安全性与耐受性研究,覆盖尿路上皮膀胱癌、黑色素瘤、头颈癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、食管癌、胃癌、滑膜肉瘤等。研究对象需具备 HLA-A2 组织标志物且肿瘤表达 MAGE-A4 蛋白。研究通过改造受试者 T 细胞,使其表达可识别并攻击肿瘤的 T 细胞受体蛋白,并包含一个子研究,评估 MAGE-A4c1032T 细胞疗法联合低剂量放疗在最多 10 名受试者中的安全性与耐受性。可用于肿瘤免疫治疗相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:尿路上皮膀胱癌、黑色素瘤、头颈癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、食管癌、胃癌、滑膜肉瘤。本研究将调查 MAGE-A4ᶜ¹º³²T 细胞疗法在具有适当 HLA-A2 组织标志物且其尿路上皮膀胱、黑色素瘤、头颈、卵巢、非小细胞肺、食管、胃、滑膜肉瘤或黏液样/圆细胞脂肪肉瘤(MRCLS)肿瘤表达 MAGE-A4 蛋白的受试者中的安全性和耐受性。本研究将取受试者的 T 细胞,并赋予其一种能够识别和攻击肿瘤的 T 细胞受体蛋白。本研究有一个子研究部分,将调查 MAGE-A4c1032T 细胞疗法联合低剂量放疗在最多 10 名受试者中的安全性和耐受性。

【主题与分类】

主题标签:Urinary Bladder Cancer、Melanoma、Head and Neck Cancer、Ovarian Cancer、Non-Small Cell Lung Cancer、Esophageal Cancer、Gastric Cancer、Synovial Sarcoma、Myxoid Round Cell Liposarcoma、Gastroesophageal Junction。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03132922

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03132922

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  2. 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。

数据说明

疾病:膀胱癌、黑色素瘤、头颈癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、食管癌、胃癌、滑膜肉瘤。本研究将探讨MAGE-A4ᶜ¹º³²T细胞疗法在具有适当HLA-A2组织标志物且其膀胱、黑色素瘤、头颈、卵巢、非小细胞肺癌、食管、胃、滑膜肉瘤或黏液样/圆细胞脂肪肉瘤(MRCLS)肿瘤表达MAGE-A4蛋白的受试者中的安全性和耐受性。本研究将提取受试者的T细胞,并为其赋予一种能够识别和攻击肿瘤的T细胞受体蛋白。本研究设有一个子研究部分,将探讨MAGE-A4c1032T细胞疗法联合低剂量放疗在最多10名受试者中的安全性和耐受性。

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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