TiTAN-1:GEN-011 自体细胞疗法的安全性、增殖与持续性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 TiTAN-1 研究,即 GEN-011 自体细胞疗法在多种实体瘤患者中的安全性、增殖与持续性评估

基本信息
资源简介
TiTAN-1:GEN-011 自体细胞疗法的安全性、增殖与持续性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 TiTAN-1 研究,即 GEN-011 自体细胞疗法在多种实体瘤患者中的安全性、增殖与持续性评估。覆盖瘤种包括黑色素瘤、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、尿路上皮癌、肾细胞癌、小细胞肺癌、皮肤鳞状细胞癌和肛管鳞状细胞癌。研究为开放标签、多中心、首次人体 Phase 1 试验,患者入组两个队列:一个接受多次低剂量(MLD)GEN-011 且不做淋巴细胞清除,另一个在淋巴细胞清除后接受单次高剂量(SHD)GEN-011。可用于肿瘤免疫治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Melanoma, Non-small Cell Lung Cancer, Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck, Urothelial Carcinoma, Renal Cell Carcinoma, Small-cell Lung Cancer, Cutaneous Squamous Cell Carcinoma, Anal Squamous Cell Carcinoma。TiTAN-1 是一项开放标签、多中心、首次人体 Phase 1 研究,评估 GEN-011 在黑色素瘤、非小细胞肺癌(NSCLC)、头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)、尿路上皮癌(UC,膀胱、输尿管、尿道或肾盂)、肾细胞癌(RCC)、小细胞肺癌(SCLC)、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)或肛管鳞状细胞癌(ASCC)患者中的表现。患者将入组 2 个队列之一。一个队列接受多次低剂量(MLD)方案的 GEN-011,且不进行淋巴细胞清除;第二个队列在淋巴细胞清除后接受单次高剂量(SHD)方案的 GEN-011。无论
【主题与分类】
主题标签:Melanoma、Non-small Cell Lung Cancer、Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck、Urothelial Carcinoma、Renal Cell Carcinoma、Small-cell Lung Cancer、Cutaneous Squamous Cell Carcinoma、Anal Squamous Cell Carcinoma、Merkel Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04596033
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04596033
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:黑色素瘤、非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、尿路上皮癌、肾细胞癌、小细胞肺癌、皮肤鳞状细胞癌、肛管鳞状细胞癌。TiTAN-1是一项开放标签、多中心、首次人体1期研究,旨在评估GEN-011在黑色素瘤、非小细胞肺癌(NSCLC)、头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)、尿路上皮癌(UC,膀胱、输尿管、尿道或肾盂)、肾细胞癌(RCC)、小细胞肺癌(SCLC)、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)或肛管鳞状细胞癌(ASCC)患者中的疗效。患者将被纳入2个队列之一。一个队列将接受GEN-011的多低剂量(MLD)方案,不进行淋巴细胞清除;第二个队列将在淋巴细胞清除后接受GEN-011的单次高剂量(SHD)方案。无论哪个队列,每剂GEN-011后都将给予一个疗程的白细胞介素-2(IL-2)作为共刺激治疗。GEN-011是一种研究性、个体化新抗原过继性细胞疗法(ACT),由Genocea开发,用于治疗晚期实体瘤成人患者。
Genocea公司开发的一种名为ATLAS™(抗原先导获取系统)的专有工具,将用于从每位患者的肿瘤中识别出能被其自身CD4和/或CD8 T细胞识别的真正免疫原性新抗原。经ATLAS识别的新抗原将用于刺激并筛选通过单采术收集的自体T细胞,以在体外生成过继性细胞产品。
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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