GD2特异性CAR与表达IL-15的自体NKT细胞治疗儿童神经母细胞瘤

源站描述覆盖患者外周血采集、GINAKIT细胞制备与回输、联合Etanercept的固定剂量方案及剂量下调规则,并提及预处理使用cyclophosphamide和fludarabine

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其他Neuroblastoma
GD2 Specific CAR and Interleukin-15 Expressing Autologous NKT Cells to Treat Children With Neuroblastoma

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

GD2特异性CAR与表达IL-15的自体NKT细胞治疗儿童神经母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为GD2特异性CAR与表达Interleukin-15的自体NKT细胞(GINAKIT细胞)治疗儿童神经母细胞瘤。源站描述覆盖患者外周血采集、GINAKIT细胞制备与回输、联合Etanercept的固定剂量方案及剂量下调规则,并提及预处理使用cyclophosphamide和fludarabine。数据可用于了解该细胞治疗方案的入组规模、给药流程与毒性管理框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Neuroblastoma。在本研究中,第一步是从患者身上采集血液以制备GINAKIT细胞。一旦GINAKIT细胞制备完成,就会将其回输给患者。从今往后,患者将在单一固定剂量水平上接受Etanercept治疗。如果出现与GINAKIT细胞和Etanercept联合治疗相关的严重毒性,我们将在较低剂量水平上治疗患者。因此,联合治疗最多将招募36名患者,包括可能处于较低剂量水平的18名患者。如果我们无法在固定剂量水平上生成足够的GINAKIT细胞,我们将用所能达到的最高剂量水平为您治疗。在接受GINAKIT细胞之前,患者将接受cyclophosphamide和fludarabine静脉给药(通过插入静脉的针头或port-a-cath)2天,然后单独接受fludarabine一天

【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/NCT03294954

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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

适应症:神经母细胞瘤。在本研究中,第一步是从患者身上采集血液以制备GINAKIT细胞。一旦GINAKIT细胞制备完成,它们将被回输给患者。从今以后,患者将在单一固定剂量水平上接受依那西普治疗。如果出现与GINAKIT细胞和依那西普联合治疗相关的严重毒性,我们将在较低剂量水平上治疗患者。因此,联合治疗最多将招募36名患者,包括可能处于较低剂量水平的18名患者。如果我们无法在固定剂量水平上生成足够的GINAKIT细胞,我们将使用所能达到的最高剂量水平为您治疗。在接受GINAKIT细胞之前,患者将接受环磷酰胺和氟达拉滨静脉注射(通过插入静脉的针头或输液港)2天,然后单独接受氟达拉滨再1天。随后,患者将自化疗次日起每周皮下注射(通过皮肤下的针头)依那西普一次,共5剂。患者将在首剂依那西普注射后的第二天接受GINAKIT细胞。

患者将通过静脉输液管路按指定剂量接受GINAKIT细胞注射。在接受注射前,患者可能会给予一剂苯海拉明(苯那君)和对乙酰氨基酚(泰诺)。注射过程最长需要10分钟。注射后,患者将在诊所接受约4小时的监测。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。输注后,患者需要在休斯顿停留4周,以便研究人员监测患者的副作用。患者将在GINAKIT细胞输注后进行随访(第1、2、3、4和8周;第3、6、9和12个月;前4年每年两次,之后10年每年一次——总计15年)以及计划的疾病评估(第6周,然后根据临床情况)。

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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