BAFF CAR-T细胞(LMY-920)治疗复发或难治性非霍奇金淋巴瘤和多发性骨髓瘤

该数据集源自clinicaltrials.gov,主题为BAFF CAR-T细胞(LMY-920)治疗复发或难治性非霍奇金淋巴瘤及多发性骨髓瘤

Luminary TherapeuticsLuminary Therapeutics
clinicaltrials
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基因组Multiple Myeloma RefractoryMultiple Myeloma in RelapseNon-Hodgkin Lymphoma, B-cellNon-Hodgkin LymphomaNon-Hodgkin Lymphoma (NHL)Multiple Myeloma in Remission
BAFF CAR-T Cells (LMY-920) for Treatment of Relapsed or Refractory Non-Hodgkin Lymphoma and Multiple Myeloma

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

BAFF CAR-T细胞(LMY-920)治疗复发或难治性非霍奇金淋巴瘤和多发性骨髓瘤

该数据集源自clinicaltrials.gov,主题为BAFF CAR-T细胞(LMY-920)治疗复发或难治性非霍奇金淋巴瘤及多发性骨髓瘤。LMY-920是一种自体CAR-T细胞疗法,由经非病毒转座子系统基因工程改造的自体CD4阳性和CD8阳性人T细胞组成,表达靶向BAFF受体家族成员的BAFF配体CAR-T,以清除恶性B细胞。BAFF受体家族包括BR3、BCMA和TACI,这些受体存在于非霍奇金淋巴瘤和多发性骨髓瘤细胞上。数据覆盖多种疾病状态,可用于了解该疗法的适应症范围与作用机制(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:难治/复发性非霍奇金淋巴瘤、难治性多发性骨髓瘤、复发性多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、B细胞非霍奇金淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤(NHL)、多发性骨髓瘤(MM)、弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、淋巴瘤、缓解期多发性骨髓瘤。LMY-920是一种自体CAR-T细胞疗法,由自体分化簇4(CD4)阳性和分化簇8(CD8)阳性人T细胞组成,这些T细胞使用非病毒转座子系统进行基因工程改造,以表达靶向BAFF受体家族成员的BAFF配体CAR-T,从而消除恶性B细胞。BAFF受体家族包括B细胞活化因子受体(BR3)、B细胞成熟抗原(BCMA)以及跨膜激活剂和钙调节剂及亲环素配体相互作用因子(TACI)。这些受体存在于非霍奇金淋巴瘤和

【主题与分类】

主题标签:Multiple Myeloma Refractory、Multiple Myeloma in Relapse、Non-Hodgkin Lymphoma, B-cell、Non-Hodgkin Lymphoma、Non-Hodgkin Lymphoma (NHL)、Multiple Myeloma in Remission。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07771361

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:难治性/复发性非霍奇金淋巴瘤、难治性多发性骨髓瘤、复发性多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、B细胞非霍奇金淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤(NHL)、多发性骨髓瘤(MM)、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、淋巴瘤、缓解期多发性骨髓瘤。LMY-920是一种自体CAR-T细胞疗法,由自体分化簇4(CD4)阳性和分化簇8(CD8)阳性人T细胞组成,这些T细胞通过非病毒转座子系统进行基因工程改造,以表达靶向BAFF受体家族成员的BAFF配体CAR-T,从而消除恶性B细胞。BAFF受体家族包括B细胞活化因子受体(BR3)、B细胞成熟抗原(BCMA)以及跨膜激活剂和钙调节剂及亲环素配体相互作用因子(TACI)。这些受体存在于非霍奇金淋巴瘤和多发性骨髓瘤上。2期LMY-920-004研究的目标是确定LMY-920的安全性特征并确定客观缓解率。

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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