UTAA09注射液治疗复发/难治性自身免疫性疾病的初步临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项评估UTAA09注射液在复发/难治性自身免疫性疾病患者中安全性的单臂、开放标签、单中心、研究者发起的早期临床研究
基本信息
资源简介
UTAA09注射液治疗复发/难治性自身免疫性疾病的初步临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项评估UTAA09注射液在复发/难治性自身免疫性疾病患者中安全性的单臂、开放标签、单中心、研究者发起的早期临床研究。覆盖系统性红斑狼疮、特发性炎性肌病、系统性硬化症、干燥综合征、类风湿关节炎、免疫性血小板减少症和原发性胆汁性胆管炎等疾病。受试者签署知情同意后接受筛选并输注UTAA09注射液，输注前后采集血液用于药代动力学、药效学、免疫原性及安全性等评价，并在输注后28天、2至12个月多个时间点评估疗效，同时进行肿瘤评估直至疾病进展、接受新的抗病治疗或死亡。可用于自身免疫性疾病细胞治疗的安全性、疗效及相关生物标志物研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：系统性红斑狼疮、特发性炎性肌病、系统性硬化症、干燥综合征、类风湿关节炎、免疫性血小板减少症、原发性胆汁性胆管炎。本临床试验设计为单臂、开放标签、单中心、研究者发起的早期临床研究，旨在评估UTAA09注射液在复发/难治性AID患者中的安全性。签署知情同意书后，合格受试者接受筛选并输注UTAA09注射液，并在输注前后采集血液，用于药代动力学、药效学、免疫原性、安全性及其他评价。除基线期外，在细胞输注后28天、2个月、3个月、4个月、5个月、6个月、8个月、10个月、12个月的时间点评估治疗疗效，并进行肿瘤评估直至疾病进展（PD）、接受新的抗病治疗、死亡或i
【主题与分类】
主题标签：Systemic Lupus Erythematosus、Idiopathic Inflammatory Myopathies、Systemic Sclerosis、Sjogren's Syndrome、Rheumatoid Arthritis、Immune Thrombocytopenia、Primary Biliary Cholangitis。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06417398
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06417398
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型：系统性红斑狼疮、特发性炎性肌病、系统性硬化症、干燥综合征、类风湿关节炎、免疫性血小板减少症、原发性胆汁性胆管炎。本临床试验设计为单臂、开放标签、单中心、研究者发起的早期临床研究，旨在评估UTAA09注射液在复发/难治性自身免疫性疾病（AID）患者中的安全性。受试者在签署知情同意书后，经筛选合格后接受UTAA09注射液输注，并在输注前后采集血液，用于药代动力学、药效动力学、免疫原性、安全性及其他评估。除基线期外，在细胞输注后28天、2个月、3个月、4个月、5个月、6个月、8个月、10个月、12个月时评估治疗效果，并持续评估肿瘤情况，直至疾病进展（PD）、接受新的抗疾病治疗、死亡、出现不可耐受的毒性、研究者决定或受试者自愿退出，以先发生者为准。
所有不良事件均从受试者开始淘洗预处理（如进行）时记录，直至受试者接受细胞输注后3个月或疾病进展/复发或开始新的抗疾病治疗或研究结束（以先发生者为准），以及细胞输注后3个月或疾病进展/复发或开始新的抗疾病治疗（以先发生者为准）至研究结束。仅收集与研究产品相关的不良事件。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
