Nivolumab治疗EBV阳性淋巴增殖性疾病及EBV阳性非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Nivolumab在Epstein-Barr病毒(EBV)阳性淋巴增殖性疾病及EBV阳性非霍奇金淋巴瘤中的研究

基本信息
资源简介
Nivolumab治疗EBV阳性淋巴增殖性疾病及EBV阳性非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Nivolumab在Epstein-Barr病毒(EBV)阳性淋巴增殖性疾病及EBV阳性非霍奇金淋巴瘤中的研究。源站描述指出,EBV慢性感染与异质性淋巴增殖性疾病(LPD)和非霍奇金淋巴瘤(NHL)相关,其共同病理生物学涉及宿主免疫耐受和免疫监视机制缺陷;PD-1及其配体PD-L1/PD-L2在EBV阳性淋巴增殖性疾病中过表达,是侵袭性行为的标志,阻断PD-1通路可诱导针对肿瘤抗原的T细胞反应。该数据可用于肿瘤/淋巴瘤领域的相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Epstein-Barr病毒感染、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、疾病、淋巴增殖性。背景: Epstein-Barr病毒(EBV)是一种慢性病毒感染,与一组异质性淋巴增殖性疾病(LPD)和非霍奇金淋巴瘤(NHL)相关。 EBV阳性LPD和NHL的共同病理生物学包括宿主免疫耐受和免疫监视机制的缺陷。 程序性死亡-1(PD-1)是存在于T细胞、B细胞和巨噬细胞上的表面蛋白,发挥共抑制角色以负向调节免疫反应。 PD-1及其配体PD-L1和PD-L2在EBV阳性淋巴增殖性疾病中过表达,是侵袭性行为的标志。* 阻断PD-1通路可在多种癌症(包括霍奇金淋巴瘤)中诱导针对肿瘤抗原的T细胞反应,从而导致临床缓解
【主题与分类】
主题标签:Epstein-Barr Virus Infections、Lymphoma、Lymphoproliferative Disorder、Disorders, Lymphoproliferative。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03258567
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03258567
标准获取流程:
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:EB病毒感染、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、疾病、淋巴增殖性。背景:* EB病毒(EBV)是一种慢性病毒感染,与一组异质性淋巴增殖性疾病(LPD)和非霍奇金淋巴瘤(NHL)相关。* EBV阳性LPD和NHL的共同病理生物学包括宿主免疫耐受和免疫监视机制的缺陷。* 程序性死亡-1(PD-1)是存在于T细胞、B细胞和巨噬细胞表面的蛋白质,发挥共抑制作用于负向调节免疫反应。* PD-1及其配体PD-L1和PD-L2在EBV阳性淋巴增殖性疾病中过度表达,是侵袭性行为的标志物。* 阻断PD-1通路可在多种癌症(包括霍奇金淋巴瘤)中诱导针对肿瘤抗原的T细胞反应,从而导致临床缓解。* 纳武利尤单抗是一种全人源IgG4单克隆抗PD-1受体抗体,在惰性和侵袭性淋巴瘤中均具有临床活性。
目的:-确定nivolumab在EBV阳性LPD和EBV阳性NHL受试者中的最佳总体缓解率。入选标准:* 受试者必须经NCI病理实验室确诊为EBV阳性LPD或EBV阳性NHL——注:LPD受试者可为既往未治疗或经先前治疗后复发;EBV阳性B细胞NHL患者必须经含蒽环类药物和利妥昔单抗方案既往治疗后复发,或被认为不适合接受该方案。* 骨髓功能充分(除非与疾病相关),定义为:* 中性粒细胞绝对计数≥750/mcL * 血红蛋白≥9g/dL(允许输血)* 血小板计数≥50,000/mcL(不允许输血)* 年龄大于或等于12岁。设计:* 针对EBV阳性LPD和EBV阳性NHL受试者(包括复发和未治疗者)的II期研究。* 受试者将接受nivolumab 480 mg静脉注射,每4周一次,若疾病缓解且临床改善且无不可接受的毒性,最长治疗2年。* 所有缓解
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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