双靶点 CAR-NK 细胞治疗生物标志物筛选的晚期结直肠癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦双靶点 CAR-NK 细胞治疗生物标志物筛选的晚期结直肠癌。研究针对结直肠癌相关抗原 CEA(CEACAM5)和 GUCY2C(GCC)进行双靶点识别,并将 HER2/ERBB2 阳性亚群作为探索性人群,旨在降低抗原逃逸并提高肿瘤选择性

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clinicaltrials
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基因组预测Colorectal Cancer MetastaticAdenocarcinoma of Colon
Dual-Target CAR-NK Cells for Biomarker-Selected Advanced Colorectal Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

双靶点 CAR-NK 细胞治疗生物标志物筛选的晚期结直肠癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦双靶点 CAR-NK 细胞治疗生物标志物筛选的晚期结直肠癌。研究针对结直肠癌相关抗原 CEA(CEACAM5)和 GUCY2C(GCC)进行双靶点识别,并将 HER2/ERBB2 阳性亚群作为探索性人群,旨在降低抗原逃逸并提高肿瘤选择性。数据覆盖转移性结直肠癌与结肠腺癌,可用于探索 CAR-NK 在实体瘤中的靶点选择、生物标志物筛选及治疗反应预测等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性结直肠癌、结肠腺癌。结直肠癌仍是癌症相关发病和死亡的主要原因。CAR-NK 疗法正被探索为一种可能更安全、'现成'的过继细胞治疗平台,在早期经验中移植物抗宿主病风险较低,细胞因子释放通常也比 CAR-T 更轻。实体瘤的靶点选择受限于肿瘤异质性和靶向/脱靶表达。为减少抗原逃逸并提高肿瘤选择性,本研究测试针对 CRC 相关抗原的双靶点识别:CEA(CEACAM5)和 GUCY2C(GCC),并将 HER2/ERBB2 阳性亚群作为探索性人群。GUCY2C 在原发性和转移性 CRC 中常被保留,是公认的 CRC 靶抗原。HER2 扩增/过表达发生在一小部分转移性 CRC 中,可被识别

【主题与分类】

主题标签:Colorectal Cancer Metastatic、Adenocarcinoma of Colon。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07462650

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数据说明

疾病:转移性结直肠癌、结肠腺癌。结直肠癌仍是癌症相关发病和死亡的主要原因。CAR-NK疗法正被探索为一种可能更安全、“现成”的过继细胞治疗平台,早期经验显示其移植物抗宿主病风险较低,且细胞因子释放通常较CAR-T轻。实体瘤的靶点选择受限于肿瘤异质性和靶向/脱靶表达。为减少抗原逃逸并提高肿瘤选择性,本研究测试针对结直肠癌相关抗原CEA(CEACAM5)和GUCY2C(GCC)的双靶点识别,并以HER2/ERBB2阳性亚群作为探索性人群。GUCY2C在原发性和转移性结直肠癌中常保留表达,是公认的结直肠癌靶抗原。HER2扩增/过表达发生在一小部分转移性结直肠癌中,可通过经验证的IHC/ISH或基因组检测识别。

生物标志物评估与靶点对选择:肿瘤组织(存档或新鲜)由中心实验室通过免疫组化(IHC)检测CEA和GUCY2C,并按照结直肠癌标准进行HER2检测(IHC,必要时反射性扩增检测)。参与者必须满足某一抗原对的共表达阈值,并据此进行分配。在A部分(剂量递增)之后,预设的选择算法将使用综合评分提名用于扩展的靶点对,该评分包括DLT发生率、可行性/生产成功率、ORR/DCR信号、CAR-NK持久性以及靶点 engagement 的证据。治疗方案:参与者接受淋巴细胞清除性化疗,随后输注所分配的双靶点CAR-NK细胞。如果满足安全性标准,在选定的剂量水平下,可能允许在同一周期内进行第二次输注。输注后早期需要住院/密切监测。

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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