靶向GD2的多模块嵌合抗原受体治疗神经母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项名为MAGNETO的单中心、非随机、开放标签I期临床试验,研究对象为1至16岁神经母细胞瘤儿童与青少年

University College, LondonUniversity College, London
clinicaltrials
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基因组Neuroblastoma
Multi-modular Chimeric Antigen Receptor Targeting GD2 in Neuroblastoma

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

靶向GD2的多模块嵌合抗原受体治疗神经母细胞瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项名为MAGNETO的单中心、非随机、开放标签I期临床试验,研究对象为1至16岁神经母细胞瘤儿童与青少年。试验采用靶向GD2的自体CAR T细胞(GD2 CAR T cells)作为研究性先进治疗药品,细胞经修饰表达GD2 CAR并导入额外转基因以抵抗肿瘤微环境抑制、支持CAR T细胞功能与持久性。患者接受未刺激白细胞采集制备产品,约需15天,并接受氟达拉滨与环磷酰胺淋巴清除化疗。数据可用于了解该细胞治疗的设计与流程(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。MAGNETO是一项单中心、非随机、开放标签的I期临床试验,研究对象为1至16岁患有神经母细胞瘤的儿童和青少年,试验药物为先进治疗研究性药品(ATIMP)。本研究的ATIMP(GD2 CAR T细胞)是自体T细胞,经修饰表达GD2 CAR(靶向神经母细胞瘤细胞上的GD2)并携带额外转基因,旨在赋予其对肿瘤微环境中抑制作用的抵抗能力,并支持CAR T细胞的功能和持久性。患者将接受未刺激的白细胞采集以生成ATIMP,生成约需15天。患者将接受淋巴清除(LD)化疗,方案为氟达拉滨30 mg/m2给药4天(第-6天至第-3天)和环磷酰胺500 mg/m2给药2天(第-4天和第-3天)。患者将在三个d之一接受治疗

【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/NCT05990751

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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。MAGNETO是一项单中心、非随机、开放标签的I期临床试验,研究对象为1至16岁患有神经母细胞瘤的儿童和青少年,试验药物为先进治疗研究性药品(ATIMP)。本研究所用的ATIMP(GD2 CAR T细胞)为自体T细胞,经修饰以表达GD2 CAR(靶向神经母细胞瘤细胞上的GD2)以及额外的转基因,旨在赋予其对肿瘤微环境中抑制作用的抵抗能力,并支持CAR T细胞的功能和持久性。患者将接受非刺激白细胞分离术以制备ATIMP,制备过程约需15天。患者将接受淋巴细胞清除(LD)化疗,方案为氟达拉滨30 mg/m2,连续4天给药(第-6天至第-3天),以及环磷酰胺500 mg/m2,连续2天给药(第-4天和第-3天)。如上所述,患者在LD化疗后将接受三个剂量水平之一的治疗。

本研究将评估生成ATIMP的可行性、施用ATIMP的安全性、ATIMP的耐受性,以及CAR-T细胞在神经母细胞瘤患者体内输注后的植入、扩增和持久性效果。CAR-T细胞输注后,患者将作为住院病人接受2至4周的监测。出院后,患者将进入干预性随访阶段,并接受为期1年的随访。患者将在输注后6周进行复查,此后每3个月复查一次,直至CAR-T细胞输注后1年。若患者在CAR-T细胞输注后第一年内复发,将退出干预性随访,并自CAR-T输注后每年随访一次,直至15年。完成研究的1年干预阶段后,所有患者,无论病情进展或对治疗有无响应,都将进入长期随访,直至CAR-T输注后15年。

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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