自体B7-H3嵌合抗原受体T细胞治疗复发/难治性实体瘤
研究采用标准3+3剂量递增设计，评估静脉给药的生产可行性与安全性。数据可用于了解该细胞治疗在实体瘤中的试验设计、适用人群与安全性评价框架，为相关肿瘤免疫治疗研究提供参考（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
自体B7-H3嵌合抗原受体T细胞治疗复发/难治性实体瘤
该数据集围绕一项针对复发或难治性实体瘤的自体 B7-H3 嵌合抗原受体 T 细胞（B7-H3CART）研究展开，收录于肿瘤/其他分类，来源为 clinicaltrials.gov。研究覆盖神经母细胞瘤、肉瘤与骨肉瘤三类疾病，受试者为表达 B7-H3 靶点的儿童及年轻成人患者。研究采用标准 3+3 剂量递增设计，通过静脉给药方式，主要考察 B7-H3CART 的生产可行性以及安全性。数据集以该试验的注册信息为核心内容，可用于了解这一细胞治疗在实体瘤中的试验设计思路、适用人群界定与安全性评价框架，为相关肿瘤免疫治疗研究提供参考。
【数据集背景】
复发或难治性实体瘤在儿童及年轻成人群体中治疗选择有限，是临床关注的重点方向。B7-H3 作为该研究关注的靶点，在神经母细胞瘤、肉瘤和骨肉瘤等实体瘤中具有研究价值。该数据集所对应的研究即针对表达 B7-H3 靶点的复发和/或难治性实体瘤患者，探索自体 B7-H3 嵌合抗原受体 T 细胞治疗的实施路径。研究关注的不是单一病种，而是将神经母细胞瘤、肉瘤、骨肉瘤共同纳入条件范围，体现了以靶点表达为入选依据、跨病种开展细胞治疗探索的思路。
【数据内容】
数据集的主题标签为神经母细胞瘤、肉瘤与骨肉瘤，对应研究收录的疾病条件。核心内容涉及一项采用标准 3+3 剂量递增设计的临床试验，给药途径为静脉给药，研究目的包括测试 B7-H3CART 的生产可行性与安全性。受试人群限定为儿童和年轻成人中复发和/或难治、且肿瘤表达 B7-H3 靶点的实体瘤患者。数据所反映的试验框架涵盖剂量递增方法、给药方式、目标人群与安全性评价关注点等方面。
【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。其内容依托源站对研究条件与研究目的的记录，疾病条件包括神经母细胞瘤、肉瘤和骨肉瘤。数据本身并非实验检测结果或患者个体层面记录，而是围绕试验设计与研究框架的注册描述。源站未提供更细的采集时间、采集流程或数据加工方式。
【适用场景】
该数据集适用于了解 B7-H3CART 在复发或难治性实体瘤中的试验设计，包括标准 3+3 剂量递增设计的应用、静脉给药途径的安排，以及以生产可行性和安全性为核心的评价框架。对于关注儿童及年轻成人实体瘤免疫治疗的研究者，可用于把握适用人群的界定方式与跨病种研究的组织思路，也可作为相关细胞治疗研究设计阶段的参考材料。
【使用方法】
使用时可结合疾病条件与主题标签，定位神经母细胞瘤、肉瘤、骨肉瘤相关的研究信息；依据研究目的描述，理解生产可行性与安全性两类考察重点；依据剂量递增设计与给药途径的说明，把握试验推进的基本逻辑。由于数据为注册信息层面的描述，使用时应将其视为研究框架性资料，而非疗效或安全性结论的直接依据。
【质量与限制】
数据来源为 clinicaltrials.gov 的注册描述，内容以研究条件与目的为主，未包含研究结果、样本量、具体剂量水平、安全性事件数据或统计结论。源站未提供数据更新状态、完整性校验信息及个体层面数据。因此该数据集适合用于了解试验设计与适用人群框架，不宜用于推断治疗效果或安全性结局。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用时应注明数据来源于 clinicaltrials.gov 对应的研究记录，具体引用与使用许可要求以源站规定为准。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06500819
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。
- OpenDataLab:
数据说明
研究条件：神经母细胞瘤、肉瘤、骨肉瘤。本研究旨在采用标准3+3剂量递增设计，在表达B7-H3靶点的复发和/或难治性实体瘤儿童及年轻成人受试者中，检验B7-H3CART静脉（IV）给药的制备可行性及安全性。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
