表达GD-2特异性嵌合T细胞受体的血液T细胞与EBV特异性CTL治疗神经母细胞瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,涉及神经母细胞瘤患者的细胞治疗。患者先前提供血液用于在实验室制备14g2a嵌合受体T细胞和14g2a嵌合受体EBV CTL,这些细胞经培养和冷冻保存后回输给患者

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其他Neuroblastoma
Blood T-Cells and EBV Specific CTLs Expressing GD-2 Specific Chimeric T Cell Receptors to Neuroblastoma Patients

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

表达GD-2特异性嵌合T细胞受体的血液T细胞与EBV特异性CTL治疗神经母细胞瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,涉及神经母细胞瘤患者的细胞治疗。患者先前提供血液用于在实验室制备14g2a嵌合受体T细胞和14g2a嵌合受体EBV CTL,这些细胞经培养和冷冻保存后回输给患者。若剩余细胞充足,可提供额外剂量治疗。回输前给予Benadryl和Tylenol,静脉注射约2分钟,注射后在门诊随访3小时。治疗由Texas Children's Hospital的Center for Cell and Gene Therapy实施。数据可用于了解该细胞治疗方案的流程与随访信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经母细胞瘤。此前,患者向我们提供血液,以便在实验室制备14g2a嵌合受体T细胞和14g2a嵌合受体EBV CTL。这些细胞被培养并冷冻保存供患者使用。患者接受了这些细胞的治疗。然而,剩余细胞足够多,如果患者愿意,我们能够提供额外剂量的治疗。与原始治疗一样,患者将通过静脉注射接受细胞注射。在接受注射之前,患者将接受一剂Benadryl和Tylenol。注射大约需要2分钟。注射后,我们将在门诊对患者进行3小时的随访。治疗将由Texas Children's Hospital的Center for Cell and Gene Therapy实施。治疗前的医学检查——在接受治疗之前,患者将接受一系列st

【主题与分类】

主题标签:Neuroblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00085930

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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:神经母细胞瘤。此前,患者已为我们提供血液,用于在实验室制备14g2a嵌合受体T细胞和14g2a嵌合受体-EBV CTLs。这些细胞经过培养并冷冻保存,供患者使用。患者已接受这些细胞治疗。然而,剩余细胞数量充足,若患者愿意,我们能够为其提供额外剂量的治疗。与原始治疗相同,患者将通过静脉注射接受细胞回输。注射前,患者将服用一剂Benadryl和Tylenol。注射过程大约需要2分钟。注射后,我们将在诊所对患者进行3小时的随访观察。该治疗将由德克萨斯儿童医院的细胞与基因治疗中心提供。

治疗前的医学检查——在接受治疗前,患者将接受一系列标准医学检查:* 体格检查* 血液检查,以测量血细胞、肾脏和肝脏功能* 通过扫描测量肿瘤,并在骨髓可能显示疾病证据时进行骨髓研究治疗期间和治疗后的医学检查:患者在输注期间及之后将接受标准医学检查:* 体格检查* 血液检查,以测量血细胞、肾脏和肝脏功能* 通过扫描测量肿瘤,并在骨髓有疾病证据时进行骨髓研究,每次输注后6周由于患者接受了含有新基因的细胞,患者将被随访总共15年,以观察基因转移是否有任何长期副作用。如果患者进行了与肿瘤相关的手术(例如活检或肿瘤切除术),我们将请求许可获取组织样本。这将帮助研究人员更多地了解神经母细胞瘤的T细胞和CTL治疗。若患者死亡,我们将请求许可进行尸检,以更多地了解这些输注对疾病的影响。

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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