化学免疫治疗联合自体NK细胞治疗儿童难治及复发高危神经母细胞瘤与神经节母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童难治及复发高危神经母细胞瘤与神经节母细胞瘤的临床研究方案信息

Federal Research Institute of Pediatric Hematology, Oncology and ImmunologyFederal Research Institute of Pediatric Hematology, Oncology and Immunology
clinicaltrials
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其他Neuroblastoma (NB)Ganglioneuroblastoma
Chemoimmunotherapy Combined With Autologous NK Cell Therapy for Pediatric Patients With Refractory and Relapsed High-Risk Neuroblastoma and Ganglioneuroblastoma

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

化学免疫治疗联合自体NK细胞治疗儿童难治及复发高危神经母细胞瘤与神经节母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童难治及复发高危神经母细胞瘤与神经节母细胞瘤的临床研究方案信息。研究设计分为两个独立组:A组为难治性疾病患者,B组为复发/进展性疾病患者。A组在强化诱导阶段采集单核细胞用于自体NK细胞产品的培养扩增,随后接受IT方案(伊立替康+替莫唑胺)化疗。数据可用于了解该联合治疗方案的入组条件、干预流程与分组设计,供肿瘤领域临床研究参考(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(NB)、神经节母细胞瘤。研究设计评估一种治疗干预,分为两个独立组:1. A组:难治性疾病患者 2. B组:复发/进展性疾病患者。难治性NB患者(A组)的干预计划:符合纳入标准的患者将在本临床试验方案框架内接受强化诱导阶段,而之前的诱导阶段及后续巩固和巩固后阶段将按照当前临床实践在本方案之外进行。作为强化诱导的一部分,计划进行单核细胞采集程序,用于自体NK细胞产品的培养和扩增(第-1天),随后按照IT方案(伊立替康+替莫唑胺)进行一个疗程的化疗,并

【主题与分类】

主题标签:Neuroblastoma (NB)、Ganglioneuroblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07375563

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:神经母细胞瘤(NB)、神经节神经母细胞瘤。研究设计在两个独立组中评估治疗性干预:1. A组:难治性疾病患者 2. B组:复发/进展性疾病患者。难治性NB患者(A组)的干预计划:符合纳入标准的患者将在本临床试验方案框架内接受强化诱导期治疗,而此前的诱导期及后续的巩固期和巩固后期将按照现行临床实践在本方案之外进行。作为强化诱导的一部分,计划进行单核细胞采集程序,用于自体NK细胞产物的培养和扩增(第-1天),随后按照IT方案(伊立替康+替莫唑胺)进行一个疗程的化疗,以及按照DIT方案(伊立替康+替莫唑胺+地努图希单抗β+NK细胞产物)进行四个疗程的化疗免疫治疗联合自体NK细胞治疗,周期间隔为21天。

在每个DIT疗程的第7天进行自体NK细胞产品的输注。复发/进展患者(B组)的干预计划:符合纳入标准的患者将接受外周血采集,随后分离单核细胞用于自体NK细胞产品的培养和扩增(第-1天),然后按照IT方案(伊立替康+替莫唑胺)给予第一疗程化疗,以及按照DIT方案(伊立替康+替莫唑胺+地努图希单抗β+自体NK细胞产品)给予五个疗程的化疗免疫治疗联合自体NK细胞治疗,在本临床试验方案框架内周期间隔为21天。后续治疗阶段(包括延期手术和体外束放疗)将在化疗免疫治疗联合自体

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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