表达T细胞受体的自体T细胞治疗实体瘤的I/II期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项针对复发/难治性实体瘤的I/II期临床研究信息。研究采用Sleeping Beauty转座子/转座酶系统改造自体T细胞，使其表达针对新抗原的T细胞受体（TCR）
基本信息
资源简介
表达T细胞受体的自体T细胞治疗实体瘤的I/II期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项针对复发/难治性实体瘤的I/II期临床研究信息。研究采用Sleeping Beauty转座子/转座酶系统改造自体T细胞，使其表达针对新抗原的T细胞受体（TCR）。覆盖癌种包括妇科肿瘤、结直肠癌、胰腺癌、非小细胞肺癌、胆管癌、卵巢癌、子宫内膜癌及卵巢癌。受试者需先完成HLA分型与肿瘤新抗原突变检测方案，若Alaunos的TCR库中存在匹配其体细胞突变与HLA限制组合的TCR，方可入组。该数据可用于肿瘤免疫治疗研究、TCR疗法筛选及临床试验设计参考（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：妇科肿瘤、结直肠癌、胰腺癌、非小细胞肺癌、胆管癌、卵巢癌、子宫内膜癌、卵巢癌。一项I/II期研究，使用Sleeping Beauty转座子/转座酶系统改造的自体T细胞，以表达针对复发/难治性实体瘤受试者中新抗原具有反应性的TCR。一项HLA分型与肿瘤新抗原突变检测方案（方案编号TCR001-002）已用于识别可能入组本研究的患者。已完成HLA分型与肿瘤新抗原突变检测方案的患者，即在Alaunos的TCR库中存在与受试者体细胞突变及HLA类型限制组合相匹配的TCR的患者，将有资格入组本研究。本研究的I期部分是一项前瞻性、开放标签、剂量
【主题与分类】
主题标签：Gynecologic Cancer、Colorectal Cancer、Pancreatic Cancer、Non-small Cell Lung Cancer、Cholangiocarcinoma、Ovarian Cancer、Endometrial Cancer、Ovarian Carcinoma、Ovary Neoplasm、Squamous Cell Lung Cancer。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05194735
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05194735
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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：妇科癌症、结直肠癌、胰腺癌、非小细胞肺癌、胆管癌、卵巢癌、子宫内膜癌、卵巢癌。一项I/II期研究，采用Sleeping Beauty转座子/转座酶系统工程化的自体T细胞，以表达针对复发/难治性实体瘤受试者新抗原反应性的TCR。一项HLA分型与肿瘤新抗原突变检测方案（方案编号TCR001-002）已用于识别可能入选本研究方案的患者。已完成HLA分型与肿瘤新抗原突变检测方案的受试者，即在Alaunos的TCR库中具有与受试者体细胞突变及HLA类型限制组合相匹配的TCR的受试者，将有资格入选本研究。本研究的I期部分是一项前瞻性、开放标签、剂量递增研究，针对标准治疗失败后进展或复发的实体瘤患者，评估TCR-T细胞药品。II期部分是一项前瞻性、开放标签、单剂量研究部分。
II期部分将在I期部分确定MTD/RP2D后开始。将纳入组织学确诊为以下实体瘤之一的受试者：* 队列1：妇科癌症（如卵巢癌、子宫内膜癌）* 队列2：结直肠癌* 队列3：胰腺癌* 队列4：非小细胞肺癌（NSCLC）；NSCLC包括但不限于鳞状细胞癌、腺鳞癌或腺癌* 队列5：胆管癌受试者必须具有与Alaunos文库中至少一种以下TCR相匹配的肿瘤突变和HLA分型组合（突变与HLA型）：* KRAS G12D与HLA-A11:01 KRAS G12D与HLA-C08:02 KRAS G12V与HLA-A11:01 KRAS G12V与HLA-C01:02 TP53 R175H与HLA-A02:01 TP53 R175H与HLA-DRB113:01 TP53 R248W与HLA-A68:01 TP53 Y220C与HLA-A02:01 TP53 Y220C与HLA-DRB302:02 EGFR E746-A750del与HLA-DPA102:01, DPB101:01
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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