瘤内注射标准通用供体扩增自然杀伤细胞与TGF-beta印记自然杀伤细胞治疗皮肤鳞状细胞癌和基底细胞癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦皮肤基底细胞癌、皮肤结节性基底细胞癌和皮肤鳞状细胞癌患者。研究在标准手术切除前,向瘤内注射通用供体自然杀伤细胞或TGF-beta抗性自然杀伤细胞,主要评估NK细胞在活检证实的角质形成细胞癌内的浸润持久性,次要评估注射耐受性(按CTCAE v5记录

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其他预测Skin Basal Cell CarcinomaSkin Nodular Basal Cell CarcinomaSkin Squamous Cell Carcinoma
Intratumoral Injection of Standard Universal Donor Expanded Natural Killer Cells and TGF-beta Imprinted Natural Killer Cells for the Treatment of Skin Squamous Cell Carcinoma and Basal Cell Carcinoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

瘤内注射标准通用供体扩增自然杀伤细胞与TGF-beta印记自然杀伤细胞治疗皮肤鳞状细胞癌和基底细胞癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦皮肤基底细胞癌、皮肤结节性基底细胞癌和皮肤鳞状细胞癌患者。研究在标准手术切除前,向瘤内注射通用供体自然杀伤细胞或TGF-beta抗性自然杀伤细胞,主要评估NK细胞在活检证实的角质形成细胞癌内的浸润持久性,次要评估注射耐受性(按CTCAE v5记录不良事件)及开展更大规模研究的可行性,探索性目标包括注射至切除期间肿瘤大小、面积变化和视觉外观等临床结局。数据可用于肿瘤免疫治疗相关的预测与可行性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤基底细胞癌、皮肤结节性基底细胞癌、皮肤鳞状细胞癌。主要目标:I. 在一组患者中,于其标准护理切除前,确定活检证实的角质形成细胞癌内,瘤内注射通用供体NK细胞对比(vs)TGFbeta抗性NK细胞后NK细胞浸润的持久性。次要目标:I. 通过不良事件评估NK细胞皮肤瘤内注射的耐受性,使用常见不良事件术语标准(CTCAE 版本[v] 5)描述。II. 测试使用瘤内注射NK细胞开展更大规模研究的可行性。探索性/相关性目标:I. 评估注射与切除之间角质形成细胞癌临床检测的临床结局,包括大小、面积变化和视觉外观。II

【主题与分类】

主题标签:Skin Basal Cell Carcinoma、Skin Nodular Basal Cell Carcinoma、Skin Squamous Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07144384

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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:皮肤基底细胞癌、皮肤结节性基底细胞癌、皮肤鳞状细胞癌。主要目的:I. 在患者接受标准治疗切除前,比较瘤内注射通用供体NK细胞与抗TGFβ NK细胞后,经活检证实的角质形成细胞癌中NK细胞浸润的持续性。次要目的:I. 通过不良事件评估NK细胞皮肤瘤内注射的耐受性,不良事件采用《常见不良事件评价标准》(CTCAE 第5版)进行描述。II. 检验使用瘤内注射NK细胞开展更大规模研究的可行性。探索性/相关性目的:I. 评估注射至切除期间角质形成细胞癌临床检测中的临床结局,包括大小、面积变化及视觉外观。II. 比较注射NK细胞与TGFβi细胞的皮肤基底细胞癌(BCC)与鳞状细胞癌(SCC)在切除前肿瘤/肿瘤微环境(TME)中NK细胞及其他免疫细胞的存在情况。方案概要:患者被随机分配至2个队列中的1个。

队列I:患者在第0天接受标准治疗(SOC)活检,并在4周内(第10-28天)接受UD扩增NK细胞瘤内注射。患者在活检后4-8周(第28-56天)接受SOC切除术。队列II:患者在第0天接受SOC活检,并在4周内(第10-28天)接受UD扩增TGF-beta-i NK细胞瘤内注射。患者在活检后4-8周(第28-56天)接受SOC切除术。

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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