异体扩增γδ T细胞联合GD2化学免疫治疗复发/难治性神经母细胞瘤或难治/复发性骨肉瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对高危神经母细胞瘤和转移性骨肉瘤的Phase 1临床试验信息

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其他分类NeuroblastomaRefractory NeuroblastomaRelapsed NeuroblastomaRelapsed OsteosarcomaRefractory Osteosarcoma
Allogeneic Expanded Gamma Delta T Cells With GD2 Chemoimmunotherapy in Relapsed /Refractory Neuroblastoma or Refractory/ Relapsed Osteosarcoma

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

异体扩增γδ T细胞联合GD2化学免疫治疗复发/难治性神经母细胞瘤或难治/复发性骨肉瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对高危神经母细胞瘤和转移性骨肉瘤的Phase 1临床试验信息。研究评估异体(第三方)体外扩增γδ T细胞联合GD2化学免疫治疗在复发/难治性神经母细胞瘤及难治/复发性骨肉瘤中的安全性、推荐的Phase 2细胞治疗剂量和初步疗效。数据覆盖疾病条件、治疗策略与试验设计描述,可用于了解该细胞治疗试验的背景与研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Neuroblastoma, Refractory Neuroblastoma, Relapsed Neuroblastoma, Relapsed Osteosarcoma, Refractory Osteosarcoma. 高危神经母细胞瘤和转移性骨肉瘤是侵袭性强且致命的儿童实体瘤。生存率仍低于50%,而存活患者会遭受许多治疗相关的急性和慢性毒性,这凸显了对新型肿瘤靶向疗法的迫切需求。γδ T细胞是神经母细胞瘤和骨肉瘤细胞治疗的一种创新方法,因为它们不依赖MHC且可直接裂解肿瘤细胞。团队已开发出一种符合GMP的生产策略,可从正常供者和神经母细胞瘤患者的单采产品中扩增γδ T细胞用于本试验。这是一项Phase 1研究,旨在确定异体(第三方)体外扩增γδ T细胞的安全性、推荐的Phase 2细胞治疗剂量和初步疗效。

【主题与分类】

主题标签:Neuroblastoma、Refractory Neuroblastoma、Relapsed Neuroblastoma、Relapsed Osteosarcoma、Refractory Osteosarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05400603

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数据说明

适应症:神经母细胞瘤、难治性神经母细胞瘤、复发性神经母细胞瘤、复发性骨肉瘤、难治性骨肉瘤。高危神经母细胞瘤和转移性骨肉瘤是侵袭性强且致死率高的儿童实体肿瘤。生存率仍低于50%,且存活患者会遭受许多与治疗相关的急性和慢性毒性反应,这凸显了对新型肿瘤靶向疗法的迫切需求。γδ T细胞是治疗神经母细胞瘤和骨肉瘤的一种创新性细胞疗法,因为它们不受MHC限制,并可直接溶解肿瘤细胞。该团队已开发出一种符合GMP标准的制备策略,可从正常供者和神经母细胞瘤患者的单采产品中扩增γδ T细胞,用于本试验。这是一项1期研究,旨在确定异体(第三方)体外扩增的γδ T细胞联合地努图希单抗、替莫唑胺、伊立替康和唑来膦酸治疗难治性、复发性或进展性神经母细胞瘤或骨肉瘤儿童患者的安全性、推荐的2期细胞治疗剂量及初步疗效。

本研究旨在帮助医生和科学家了解γδ T细胞是否有助于该人群的临床和疾病反应,并确定最大耐受剂量(MTD)。第三方γδ T细胞将从健康供者中制备,并在Expression Therapeutics, LLC的GMP条件下扩增。γδ T细胞将进行扩增、冷冻保存为多份等分试样,并运送至The Children’s Healthcare of Atlanta, Egleston Campus。在适当的时间,将解冻一份适合受试者体型的γδ T细胞等分试样,并按照机构方案输注给患者。受试者将在第6天接受单次输注第三方、体外扩增、冷冻后解冻的γδ T细胞产品,然后如果符合后续γδ T细胞剂量标准,将在第13天接受第二剂。γδ T细胞剂量将在地努图希单抗、替莫唑胺、伊立替康和唑来膦酸方案完成后输注。不会进行患者内剂量递增。起始剂量水平为Dos

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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