表达CAR的活化T淋巴细胞:异基因HSCT后复发性CD19+恶性肿瘤(CARPASCIO)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后复发的CD19阳性恶性肿瘤,包括非霍奇金淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病和B细胞慢性淋巴细胞白血病

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医学影像预测Non-Hodgkin's LymphomaB-Cell ALLB-Cell CLL
Activated T Lymphocytes Expressing CARs, Relapsed CD19+ Malignancies Post-Allo HSCT(CARPASCIO)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

表达CAR的活化T淋巴细胞:异基因HSCT后复发性CD19+恶性肿瘤(CARPASCIO)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后复发的CD19阳性恶性肿瘤,包括非霍奇金淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病和B细胞慢性淋巴细胞白血病。受试者或其供者提供血液,在实验室制备CD19/CD28嵌合受体T细胞,经生长因子刺激、逆转录病毒载体导入抗体基因后扩增并冻存。受试者入组后分配特定剂量的CD19/CD28嵌合受体T细胞,并接受长达15年随访以观察基因转移的长期副作用。数据可用于评估该细胞疗法的长期安全性与疗效相关预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非霍奇金淋巴瘤、B细胞ALL、B细胞CLL。受试者或其供者将献血,用于在实验室制备CD19/CD28嵌合受体T细胞。这些细胞将被扩增并冷冻。为制备T细胞,供者/受试者的血液将用生长因子刺激以使T细胞生长。为使带有CD28的CD19抗体附着到T细胞表面,将把一个抗体基因插入T细胞。这是通过一种为本研究制备的、名为逆转录病毒的病毒完成的,该病毒将携带抗体基因进入T细胞。该病毒还可帮助研究者通过特殊实验室检测在血液中找到这些T细胞。受试者将被随访总共15年,以观察基因转移是否有任何长期副作用。当受试者入组本研究时,其将被分配一个CD19/CD28嵌合受体T细胞的剂量,并且

【主题与分类】

主题标签:Non-Hodgkin's Lymphoma、B-Cell ALL、B-Cell CLL。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02050347

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    • 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:非霍奇金淋巴瘤、B细胞急性淋巴细胞白血病、B细胞慢性淋巴细胞白血病。受试者或其供体将献血,以便在实验室中制备CD19/CD28嵌合受体T细胞。这些细胞将被培养并冷冻保存。为了制备T细胞,供体/受试者的血液将接受生长因子刺激,以促使T细胞生长。为了使带有CD28的CD19抗体附着于T细胞表面,会将一种抗体基因插入T细胞中。这是通过一种为本研究制备的、名为逆转录病毒的病毒来完成的,该病毒会将抗体基因携带进入T细胞。这种病毒还能帮助研究人员通过特殊的实验室检测在血液中找到这些T细胞。受试者将被随访共计15年,以观察基因转移是否存在任何长期副作用。当受试者加入本研究时,其将被分配一个CD19/CD28嵌合受体T细胞的剂量,并且在细胞输注后6周内不应接受其他癌症治疗。多项研究表明,输注的T细胞需要有空间才能增殖并发挥其功能,如果循环中其他T细胞过多,这可能无法实现。

因此,如果受试者循环T细胞水平相对较高,他/她可能需要在输注T细胞前接受环磷酰胺(Cytoxan)和氟达拉滨(化疗药物)治疗。如果受试者已在接受化疗,则可能无需此步骤。受试者将按指定剂量通过静脉注射接受细胞输注。注射过程最长持续10分钟。输注后,研究人员将在诊所对受试者进行最长4小时的随访观察。如果在输注后4-6周的评估期内,受试者似乎出现了获益(经影像学检查、体格检查和/或症状证实),他/她可能能够接受最多5次额外的T细胞输注。这些额外输注之间至少间隔4-6周,且剂量与首次接受的剂量相同或更低。将

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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