自体/异体 TGFbeta 抗性 LMP 特异性 CTL,淋巴瘤(TGF-beta)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦淋巴瘤(含霍奇金病、非霍奇金淋巴瘤及复发情形)的自体/异体 TGFbeta 抗性 LMP 特异性 CTL 研究

Baylor College of MedicineBaylor College of Medicine
clinicaltrials
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基因组LymphomaHodgkin's DiseaseRelapseLymphoma, Non-Hodgkin
Autologous/Allogeneic TGFbeta-resistant LMP-specific CTL, Lymphoma (TGF-beta)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

自体/异体 TGFbeta 抗性 LMP 特异性 CTL,淋巴瘤(TGF-beta)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦淋巴瘤(含霍奇金病、非霍奇金淋巴瘤及复发情形)的自体/异体 TGFbeta 抗性 LMP 特异性 CTL 研究。源站描述涉及对肿瘤活检进行 EBV 阳性检测以判断入组资格,并从供者血液中培养 T 细胞,先培养树突状细胞或单核细胞,再通过携带 LMP1 和 LMP-2a 基因的人腺病毒进行基因转移以刺激 T 细胞,使其获得杀伤表面带 LMP 细胞的能力,随后用 EBV 感染细胞进一步扩增 LMP 特异性 CTL。该数据可用于了解 EBV 相关淋巴瘤的细胞免疫治疗研究设计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:淋巴瘤、霍奇金病、复发、淋巴瘤、非霍奇金。研究者将检测肿瘤活检,以查看肿瘤细胞是否为 EBV 阳性,并查看受试者是否符合本研究的资格。然后他们将从供者身上采集一些血液,用于培养 T 细胞。首先,他们将培养一种特殊类型的细胞,称为树突状细胞(或单核细胞),该细胞刺激 T 细胞,并将一种特殊产生的人腺病毒(携带 LMP1 和 LMP-2a 基因)加入树突状细胞(或单核细胞)中。向细胞中加入基因被称为基因转移。然后这些树突状细胞(或单核细胞)被用于刺激 T 细胞。这种刺激训练 T 细胞杀死表面带有 LMP 的细胞。研究者随后将通过用 EBV 感染细胞(我们将从受试者血液或供者血液中制备)刺激它们,来制造更多的 LMP 特异性 CTL。

【主题与分类】

主题标签:Lymphoma、Hodgkin's Disease、Relapse、Lymphoma, Non-Hodgkin。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00368082

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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

条件:淋巴瘤、霍奇金病、复发、淋巴瘤、非霍奇金。研究者将对肿瘤活检组织进行检测,以确定肿瘤细胞是否为EBV阳性,以及受试者是否符合本研究的入选条件。随后,他们将采集供者的一些血液,用于培养T细胞。首先,他们将培养一种称为树突状细胞(或单核细胞)的特殊类型细胞,该细胞可刺激T细胞,并将一种携带LMP1和LMP-2a基因的特殊制备的人腺病毒导入树突状细胞(或单核细胞)。将基因导入细胞的过程称为基因转移。然后,这些树突状细胞(或单核细胞)被用于刺激T细胞。这种刺激可训练T细胞杀伤表面带有LMP的细胞。随后,研究者将通过用EBV感染的细胞(我们将通过实验室中用EBV感染受试者或供者血液来制备)刺激LMP特异性CTL,从而制备更多的LMP特异性CTL。他们还将把携带LMP1和LMP2基因的腺病毒导入这些EBV感染的细胞,使这些细胞增加其所具有的LMP1和LMP2的量。这些EBV感染的细胞接受放射处理,因此无法生长。

一旦制造出足够数量的T细胞,研究人员就会对其进行检测,看它们是否能杀死表面带有LMP的细胞。为确保这些细胞不会攻击受试者的组织,研究人员会将这些细胞与皮肤细胞或实验室培养的T细胞进行对抗测试。为了使这些CTL对肿瘤释放的TGFb效应具有抗性,我们导入了一个名为突变型TGFb受体的新基因。研究人员使用一种经过改造、不再引起感染的小鼠逆转录病毒,将突变型TGFb受体添加到细胞中。输注过程将是这样的:细胞制备完成后将被冷冻保存。如果受试者同意参与本研究,在预定治疗时,细胞将被解冻并在10分钟内注射入受试者体内。最初将间隔两周给予两剂T细胞。如果在

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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