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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

微生物组干预用于CAR-T优化与应答（MICRO-CART）

MICRO-CART（Microbiome Intervention for CAR-T Optimization and Response）是一项登记于 clinicaltrials.gov 的 1 期临床试验数据集，聚焦肿瘤领域中的淋巴瘤方向，主题标签涵盖 B 细胞淋巴瘤与多发性骨髓瘤。该数据集围绕嵌合抗原受体 T 细胞（CAR-T）治疗背景下开展的口服活体生物治疗产品（Live Biotherapeutic Product，LBP）联合干预研究而建立，旨在评估该干预方案作为标准 CAR-T 治疗辅助手段的安全性、耐受性及其对微生物组功能与临床结局的潜在影响。数据集面向 B 细胞淋巴瘤与多发性骨髓瘤患者群体，为相关临床研究与转化应用提供结构化的试验信息来源。

【数据集背景】

CAR-T 疗法在大型 B 细胞淋巴瘤和多发性骨髓瘤的治疗中取得了显著应答，改变了这两类疾病的治疗格局，但其疗效持久性不一致以及严重毒性反应仍是临床面临的主要挑战。为弥补这一差距，本项 1 期试验评估一种符合 cGMP 规范的口服活体生物治疗产品联合体的安全性与耐受性。该联合体因其具备产生丁酸盐的能力而被选定，作为标准 CAR-T 治疗的辅助手段，目标是恢复微生物组功能，并可能改善临床结局。数据集即以此试验为背景建立，归属于肿瘤 / 淋巴瘤分类。

【数据内容】

数据集的主题标签为 B 细胞淋巴瘤与多发性骨髓瘤，所对应的试验条件包括 B 细胞淋巴瘤与多发性骨髓瘤。数据集内容围绕上述 1 期试验的安全性、耐受性评价展开，涉及 cGMP 合规口服活体生物治疗产品联合体作为 CAR-T 辅助治疗的干预信息。关于数据集的具体字段构成、变量数量、记录条数、随访时间点及结局指标明细，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息类数据。其内容依据源站对该试验的描述组织而成，试验类型为 1 期临床试验。关于数据采集的具体时间范围、更新频率、采集流程与质量控制措施，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤学与细胞治疗相关的研究场景，尤其是围绕 B 细胞淋巴瘤与多发性骨髓瘤患者接受 CAR-T 治疗时联合微生物组干预的研究方向。可用于了解以产丁酸盐活体生物治疗产品作为 CAR-T 辅助手段的 1 期试验设计思路，支持安全性、耐受性评价相关的文献调研、研究选题与试验信息检索。关于该数据集在药物研发、真实世界研究或卫生决策中的具体应用案例，源站未提供。

【使用方法】

使用者可依据数据集所对应的临床试验注册信息，检索该 1 期试验的条件、干预类型与研究目的，用于研究背景梳理与试验设计参考。关于数据访问方式、下载格式、检索接口及分析工具等具体使用说明，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 1 期临床试验相关信息，样本规模与证据等级受早期试验性质所限，其结论外推需谨慎。关于数据完整性、缺失情况、偏倚控制及验证结果等质量评价信息，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，引用时应注明其来源站。关于具体的引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07871747

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07871747

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

疾病：B细胞淋巴瘤、多发性骨髓瘤。嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法通过实现显著缓解，已经改变了大B细胞淋巴瘤和多发性骨髓瘤的治疗格局，但疗效持久性不一致和严重毒性仍是主要挑战。为弥补这一差距，本项1期试验评估一种符合cGMP标准的口服活体生物治疗产品（LBP）联合菌群的安全性和耐受性，该菌群因其产生丁酸盐的能力而被选中，作为标准化嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法的辅助手段，旨在恢复微生物组功能，并可能改善临床结局。

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