自体IC-Nine、CD30 CAR与组成型IL7R表达EBVST治疗CD30淋巴瘤(ANCILE-30)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/淋巴瘤领域,聚焦一项I期临床研究。研究对象为复发或难治性CD30阳性淋巴瘤患者,涵盖DLBCL、霍奇金淋巴瘤、PTCL及ALK阳性或阴性间变性大细胞淋巴瘤

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基因组预测Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)Hodgkin LymphomaPeripheral T-cell Lymphoma (PTCL)
Autologous IC-Nine, CD30 CAR, and Constitutive IL7R Expressing EBVST for CD30 Lymphoma (ANCILE-30)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

自体IC-Nine、CD30 CAR与组成型IL7R表达EBVST治疗CD30淋巴瘤(ANCILE-30)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/淋巴瘤领域,聚焦一项I期临床研究。研究对象为复发或难治性CD30阳性淋巴瘤患者,涵盖DLBCL、霍奇金淋巴瘤、PTCL及ALK阳性或阴性间变性大细胞淋巴瘤。研究评估经基因修饰表达组成型IL-7受体(C7R)和CD30特异性嵌合抗原受体(CAR)的自体EBV特异性T淋巴细胞(C7R.CD30-CAR-EBVSTs)的安全性、抗肿瘤效应、输注细胞的扩增与持续存在,以及免疫学参数与安全性、临床反应之间的关联,可用于淋巴瘤细胞治疗相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、霍奇金淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤(PTCL)、ALK阳性间变性大细胞淋巴瘤、ALK阴性间变性大细胞淋巴瘤。这是一项I期研究,旨在评估经基因修饰表达组成型活性白细胞介素-7受体(C7R)和CD30特异性嵌合抗原受体(CAR)的自体EB病毒特异性T淋巴细胞(EBVSTs)(C7R.CD30-CAR-EBVSTs)在复发或难治性CD30阳性淋巴瘤患者中的安全性。该研究还将评估C7R.CD30-CAR-EBVSTs的抗肿瘤效应、输注细胞的扩增与持续存在,以及免疫学参数、安全性和临床反应之间的关联。自体CD30 CAR T细胞已在复发或难治性CD30阳性淋巴瘤患者中显示出临床活性,但表现出有限的持续

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL)、Hodgkin Lymphoma、Peripheral T-cell Lymphoma (PTCL)。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07729397

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    • 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

疾病类型:弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、霍奇金淋巴瘤、外周T细胞淋巴瘤(PTCL)、间变性大细胞淋巴瘤(ALK阳性)、间变性大细胞淋巴瘤(ALK阴性)。这是一项I期研究,旨在评估自体Epstein-Barr病毒特异性T淋巴细胞(EBVSTs)经基因修饰表达组成性活跃的白细胞介素-7受体(C7R)和CD30特异性嵌合抗原受体(CAR)(C7R.CD30-CAR-EBVSTs)在复发或难治性CD30阳性淋巴瘤患者中的安全性。该研究还将评估C7R.CD30-CAR-EBVSTs的抗肿瘤效果、输注细胞的扩增与持久性,以及免疫学参数、安全性和临床反应之间的关联。自体CD30 CAR T细胞已在复发或难治性CD30阳性淋巴瘤患者中显示出临床活性,但持久性有限。Epstein-Barr病毒特异性T淋巴细胞(EBVSTs)在过继转移后已显示出长期持久性。在本研究中,EBVSTs被用作细胞平台,以表达CD30 CAR和组成性活跃的IL7受体(C7R)。

该研究性细胞产品还提供了一种在临床需要时快速清除转导细胞的机制。符合采集资格标准的参与者将接受外周血单个核细胞采集,用于制造自体C7R.CD30-CAR-EBVST产品。产品成功制造且继续符合治疗资格标准的参与者将接受淋巴细胞清除性化疗,随后静脉输注C7R.CD30-CAR-EBVSTs。符合方案中定义的再治疗标准的参与者可接受额外的治疗周期。治疗后,参与者将接受预定的随访评估,包括体格检查、实验室检测和影像学检查,以评估安全性和疾病状态。输注后在多个时间点采集血样,以评估输注细胞的持久性。通过影像学进行肿瘤评估,并在临床需要时进行活检。参与者随访至

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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