疫苗治疗联合或不联合冷冻手术治疗残留、复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于残留、复发或难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的疫苗治疗研究,涵盖皮肤 B 细胞淋巴瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区淋巴瘤、结内边缘区淋巴瘤、成人弥漫混合细胞淋巴瘤、成人弥漫小核裂细胞淋巴瘤、成人淋巴母细胞淋巴瘤等多种亚型

基本信息
资源简介
疫苗治疗联合或不联合冷冻手术治疗残留、复发或难治性B细胞非霍奇金淋巴瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于残留、复发或难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的疫苗治疗研究,涵盖皮肤 B 细胞淋巴瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区淋巴瘤、结内边缘区淋巴瘤、成人弥漫混合细胞淋巴瘤、成人弥漫小核裂细胞淋巴瘤、成人淋巴母细胞淋巴瘤等多种亚型。主要目标为评估自体 DC 疫苗注射至冷冻消融肿瘤部位(A 组)及自体成熟 DC 疫苗联合体外肿瘤裂解物皮内注射(B 组)的安全性与耐受性,次要目标包括评估冷冻消融候选者的可行性、总缓解率、临床获益率及缓解时间等,可用于淋巴瘤免疫治疗相关的安全性预测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤 B 细胞非霍奇金淋巴瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区 B 细胞淋巴瘤、结内边缘区 B 细胞淋巴瘤、成人弥漫混合细胞淋巴瘤、成人弥漫小核裂细胞淋巴瘤、成人 III 级淋巴瘤样肉芽肿病、成人免疫母细胞大细胞淋巴瘤、成人淋巴母细胞淋巴瘤。主要目标:I. 通过冷冻消融肿瘤部位注射自体 DC 疫苗(A 组)的显著毒性发生率评估安全性和耐受性。II. 通过体外生成并皮内(ID)递送的自体成熟 DC 疫苗 + 肿瘤裂解物的显著毒性发生率评估安全性和耐受性(B 组)。次要目标:I. 对于冷冻消融候选者:评估可行性、总缓解率、临床获益率、缓解时间、a
【主题与分类】
主题标签:Cutaneous B-cell Non-Hodgkin Lymphoma、Nodal Marginal Zone B-cell Lymphoma、Adult Diffuse Mixed Cell Lymphoma、Adult Immunoblastic Large Cell Lymphoma、Adult Lymphoblastic Lymphoma、Grade 1 Follicular Lymphoma、Grade 2 Follicular Lymphoma、Grade 3 Follicular Lymphoma、Mantle Cell Lymphoma、Marginal Zone Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01239875
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01239875
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:皮肤B细胞非霍奇金淋巴瘤、黏膜相关淋巴组织结外边缘区B细胞淋巴瘤、结节边缘区B细胞淋巴瘤、成人弥漫混合细胞淋巴瘤、成人弥漫小核裂细胞淋巴瘤、成人III级淋巴瘤样肉芽肿病、成人免疫母细胞大细胞淋巴瘤、成人淋巴母细胞淋巴瘤。主要目标:I. 通过自体DC疫苗注射至冷冻消融肿瘤部位(A组)显著毒性发生率来评估安全性和耐受性。II. 通过体外生成并皮内(ID)递送的自体成熟DC疫苗+肿瘤裂解物(B组)显著毒性发生率来评估安全性和耐受性。次要目标:I. 对于冷冻消融候选者:评估可行性、总体缓解率、临床获益率、缓解时间及缓解持续时间(A组)。II. 对于接受ID疫苗而未进行冷冻消融的患者:评估可行性、临床缓解率、缓解时间及缓解持续时间(B组)。三级目标:I.
对于冷冻消融候选者:评估被选为指标病灶的未冷冻消融淋巴结随时间的变化(A组)。II. 对于接受ID疫苗而未进行冷冻消融的患者:评估被选为指标病灶的可测量淋巴结随时间的变化(B组)。III. 监测疫苗治疗后患者的免疫反应。IV. 评估癌症患者对Prevnar的免疫反应。V. 评估DC疫苗接种对髓系抑制细胞存在的影响。VI. 评估肿瘤抗原递送方法(体内DC注入冷冻消融肿瘤 vs. 体外生成的DC+裂解物ID注射)对T细胞反应的影响。大纲:患者被分配至2个治疗组中的1组。两组中,在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下继续治疗。研究治疗完成后,患者每3个月随访1年,之后每6个月随访,直至2.5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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