普瑞隆赛奥仑赛治疗FDA批准CAR-T细胞疗法后复发或难治性大B细胞淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Prizlon-cel治疗复发或难治性大B细胞淋巴瘤的II期多中心开放标签研究信息

AbelZeta Inc.AbelZeta Inc.
clinicaltrials
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基因组预测Large B Cell LymphomaLBCLDiffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL)Relapse Diffuse Large B Cell LymphomaHigh Grade B Cell LymphomaFLHGBLTransformed Follicular Lymphoma (TFL)Primary Mediastinal B Cell LymphomaPMBCL
Prizloncabtagene Autoleucel (Prizlon-cel) for the Treatment of Relapsed or Refractory Large B-cell Lymphoma Post FDA Approved CAR T-cell Therapy

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

普瑞隆赛奥仑赛治疗FDA批准CAR-T细胞疗法后复发或难治性大B细胞淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Prizlon-cel治疗复发或难治性大B细胞淋巴瘤的II期多中心开放标签研究信息。覆盖经FDA批准上市CAR T细胞疗法后复发或难治的DLBCL等大B细胞淋巴瘤患者,描述白细胞分离、氟达拉滨和环磷酰胺清淋及Prizlon-cel输注流程,并计划随访24个月评估疗效、安全性、CAR T细胞持久性、药代/药效及生物标志物。可用于了解该细胞疗法在特定人群中的研究设计与评估维度(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:大B细胞淋巴瘤、LBCL、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、复发性弥漫性大B细胞淋巴瘤、高级别B细胞淋巴瘤、FL、HGBL、转化性滤泡性淋巴瘤(TFL)。这项II期、多中心、开放标签研究将评估在经FDA批准、市售CAR T细胞疗法后复发/难治性(r/r)弥漫性大B细胞淋巴瘤受试者中,清淋化疗后单次输注Prizloncel(一种抗CD19/CD20嵌合抗原受体T细胞)的安全性和有效性。约50名受试者将接受白细胞分离、氟达拉滨和环磷酰胺清淋以及Prizlon-cel输注。受试者将被随访24个月(约2年),以评估有效性、安全性、CAR T细胞持久性、药代动力学/药效动力学和生物标志物。基因治疗的长期安全性随访

【主题与分类】

主题标签:Large B Cell Lymphoma、LBCL、Diffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL)、Relapse Diffuse Large B Cell Lymphoma、High Grade B Cell Lymphoma、FL、HGBL、Transformed Follicular Lymphoma (TFL)、Primary Mediastinal B Cell Lymphoma、PMBCL。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07875413

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    • 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:大B细胞淋巴瘤、LBCL、弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、复发性弥漫性大B细胞淋巴瘤、高级别B细胞淋巴瘤、FL、HGBL、转化性滤泡性淋巴瘤(TFL)。这项2期、多中心、开放标签研究将评估在经FDA批准、市售CAR T细胞治疗后复发/难治性(r/r)弥漫性大B细胞淋巴瘤受试者中,淋巴细胞清除化疗后单次输注Prizloncel(一种抗CD19/CD20嵌合抗原受体T细胞)的安全性和有效性。约50名受试者将接受白细胞分离术、氟达拉滨和环磷酰胺淋巴细胞清除以及Prizlon-cel输注。受试者将被随访24个月(约2年),以评估有效性、安全性、CAR T细胞持久性、药代动力学/药效学和生物标志物。基因治疗相关事件的长期安全性随访将在CAR T细胞输注后持续长达15年。

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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