CAR-T细胞治疗B细胞淋巴瘤和多发性骨髓瘤后的免疫监测与预测性生物标志物

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07852377

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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：B细胞淋巴瘤、多发性骨髓瘤。CARBIOM将招募最多45名参与者，以在第1个月时获得40名回输且可评估的参与者：20名B细胞淋巴瘤患者和20名多发性骨髓瘤患者。CAR-T治疗及所有针对疾病的照护仍为标准治疗，不由本研究分配。研究程序主要包括方案特定的血液和粪便采样及实验室分析。主要分析将纵向表征CAR阳性和CAR阴性T细胞亚群，包括扩增与减少、活化、分化、耗竭，以及T细胞受体库多样性、克隆性和持续性。分析将在单采时、输注前CAR-T袋中、第7天±3天以及第1个月±7天时使用光谱流式细胞术和测序。这些参数将根据第1个月缓解情况进行比较，B细胞淋巴瘤采用Lugano 2014标准评估，多发性骨髓瘤采用International Myeloma Working Group标准评估。

次要分析和探索性分析将描述第3个月缓解情况；12个月无进展生存期、总生存期和非复发死亡率；桥接治疗；通过常规流式细胞术和数字PCR检测的CAR-T扩增与持续性；细胞因子释放综合征、免疫效应细胞相关神经毒性综合征和持续性血细胞减少；PET衍生的肿瘤负荷；单采和CAR-T产品特征；肿瘤基因组学、克隆性造血、抗生素暴露和肠道微生物群；并将建立冷冻细胞、RNA和DNA的生物样本库，用于未来的辅助分析。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。