靶向CD19的嵌合抗原受体T细胞(BZ019)治疗复发难治性B细胞淋巴瘤的探索性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于靶向CD19的嵌合抗原受体T细胞(BZ019)治疗复发难治性B细胞淋巴瘤的开放标签、多中心、1期研究

Institute of Hematology & Blood Diseases Hospital, ChinaInstitute of Hematology & Blood Diseases Hospital, China
clinicaltrials
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其他Diffuse Large B Cell LymphomaHigh-grade B-cell LymphomaTransformed Lymphoma
Exploratory Study of CD19-targeted Chimeric Antigen Receptor T Cells(BZ019) for Relapsed and Refractory B-cell Lymphoma

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

靶向CD19的嵌合抗原受体T细胞(BZ019)治疗复发难治性B细胞淋巴瘤的探索性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于靶向CD19的嵌合抗原受体T细胞(BZ019)治疗复发难治性B细胞淋巴瘤的开放标签、多中心、1期研究。覆盖病种包括弥漫性大B细胞淋巴瘤、高级别B细胞淋巴瘤、转化型淋巴瘤和原发纵隔大B细胞淋巴瘤。研究在剂量递增和剂量扩展阶段评估单次不同靶剂量BZ019的安全性和抗肿瘤活性,受试者入组后需进行白细胞分离以制备BZ019产品,并采集基线肿瘤活检及骨髓穿刺活检。数据可用于了解该细胞治疗在复发难治性B细胞淋巴瘤中的研究设计与安全性评估框架(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、高级别B细胞淋巴瘤、转化型淋巴瘤、原发纵隔大B细胞淋巴瘤。这是一项开放标签、多中心、1期研究,旨在确定BZ019在复发难治性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)成人患者中的安全性和抗肿瘤活性,包括:非特指型(NOS)DLBCL、转化型DLBCL、伴有MYC和BCL2和/或BCL6重排的高级别B细胞淋巴瘤以及原发纵隔B细胞淋巴瘤(PMBCL)。将在剂量递增阶段和剂量扩展阶段评估单次不同靶剂量BZ019的安全性和有效性。入组后,受试者将接受白细胞分离术以进行BZ019产品生成。将获取基线肿瘤活检(对于有可及病灶的受试者)以及骨髓穿刺和活检。在成功生成BZ019产品后,受试者将ent

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large B Cell Lymphoma、High-grade B-cell Lymphoma、Transformed Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04067414

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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

条件:弥漫性大B细胞淋巴瘤、高级别B细胞淋巴瘤、转化型淋巴瘤、原发性纵隔大B细胞淋巴瘤。这是一项开放标签、多中心、1期研究,旨在确定BZ019在复发/难治性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)成人患者中的安全性和抗肿瘤活性,包括:非特指型(NOS)DLBCL、转化型DLBCL、伴有MYC和BCL2和/或BCL6重排的高级别B细胞淋巴瘤以及原发性纵隔B细胞淋巴瘤(PMBCL)。将在剂量递增阶段和剂量扩展阶段评估单次给予不同目标剂量BZ019的安全性和有效性。入组后,受试者将接受白细胞分离术以生成BZ019产品。将获取基线肿瘤活检(适用于有可及病灶的受试者)以及骨髓穿刺和活检。BZ019产品成功生成后,受试者将进入治疗阶段并接受BZ019输注。完整的治疗方案将包括使用氟达拉滨和环磷酰胺(flu/cy)进行淋巴细胞清除性化疗,随后单次输注BZ019。

BZ019将在淋巴细胞清除性化疗完成后2至14天内给药。输注BZ019后,受试者将进入为期12个月的随访期,以评估BZ019的安全性和有效性。受试者将持续接受长期安全性及总生存期的随访,即使在疾病进展后也是如此。

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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