P-MUC1C-ALLO1 同种异体 CAR-T 细胞治疗晚期或转移性实体瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 P-MUC1C-ALLO1 同种异体 CAR-T 细胞疗法在晚期或转移性实体瘤中的 Phase 1 开放标签、多中心研究

Poseida Therapeutics, Inc.Poseida Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他分类Breast CancerOvarian CancerNon Small Cell Lung CancerColorectal CancerPancreatic CancerRenal Cell CarcinomaNasopharyngeal CancerHead and Neck Squamous Cell CarcinomaGastric Cancer
P-MUC1C-ALLO1 Allogeneic CAR-T Cells in the Treatment of Subjects With Advanced or Metastatic Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

P-MUC1C-ALLO1 同种异体 CAR-T 细胞治疗晚期或转移性实体瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 P-MUC1C-ALLO1 同种异体 CAR-T 细胞疗法在晚期或转移性实体瘤中的 Phase 1 开放标签、多中心研究。覆盖乳腺癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、胰腺癌、肾细胞癌、鼻咽癌及头颈部鳞状细胞癌等瘤种。研究采用 3+3 剂量递增设计,评估单次与多次给药以确定 Recommended Phase 2 Dose(RP2D),并在 RP2D 下继续入组受试者,连续测量安全性、耐受性与疗效,必要时可给予 Rimiducid。可用于肿瘤免疫治疗与 CAR-T 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:乳腺癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、胰腺癌、肾细胞癌、鼻咽癌、头颈部鳞状细胞癌。这是一项开放标签、多中心 Phase 1 研究,将遵循 3 + 3 设计,对 P-MUC1C-ALLO1 的单次和多次给药剂量递增队列进行研究,以确定 Recommended Phase 2 Dose(RP2D)。P-MUC1C-ALLO1 是一种同种异体嵌合抗原受体(CAR)T 细胞疗法,旨在靶向表达 Mucin1 细胞表面相关 C 端(MUC1-C)抗原的癌细胞。额外受试者将在确定的 RP2D 下接受 P-MUC1C-ALLO1 治疗。入组后,受试者将接受 P-MUC1C-ALLO1 治疗,并接受安全性、耐受性和反应的连续测量。可根据指征给予 Rimiducid。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Ovarian Cancer、Non Small Cell Lung Cancer、Colorectal Cancer、Pancreatic Cancer、Renal Cell Carcinoma、Nasopharyngeal Cancer、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Gastric Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05239143

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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

适应症:乳腺癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、胰腺癌、肾细胞癌、鼻咽癌、头颈部鳞状细胞癌。这是一项开放标签、多中心1期研究,将采用3+3设计,对P-MUC1C-ALLO1单次和多次给药剂量递增队列进行研究,以确定推荐2期剂量(RP2D)。P-MUC1C-ALLO1是一种同种异体嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法,旨在靶向表达Mucin1细胞表面相关C末端(MUC1-C)抗原的癌细胞。额外受试者将在确定的RP2D剂量下接受P-MUC1C-ALLO1治疗。入组后,受试者将接受P-MUC1C-ALLO1治疗,并接受安全性、耐受性和缓解的系列评估。可根据指征给予Rimiducid。

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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