GD2-CAR PERSIST试验:GD2靶向修饰T细胞治疗儿童青少年复发难治性骨肉瘤与神经母细胞瘤
本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童、青少年及年轻成人复发或难治性骨肉瘤与神经母细胞瘤的GD2-CAR PERSIST试验信息

基本信息
资源简介
GD2-CAR PERSIST试验:GD2靶向修饰T细胞治疗儿童青少年复发难治性骨肉瘤与神经母细胞瘤
本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对儿童、青少年及年轻成人复发或难治性骨肉瘤与神经母细胞瘤的GD2-CAR PERSIST试验信息。数据覆盖复发性及难治性儿童神经母细胞瘤、骨肉瘤等适应症,主要目标包括评估在含达沙替尼培养平台与逆转录病毒载体、Miltenyi CliniMACS Prodigy系统中生产符合放行标准的GD2特异性嵌合抗原受体修饰T细胞的可行性,以及确定自体GD2CART在环磷酰胺-氟达拉滨淋巴清除后递增给药的安全性和最大耐受剂量或推荐二期剂量。可用于免疫细胞治疗可行性、安全性及剂量探索相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性儿童神经母细胞瘤、复发性儿童骨肉瘤、复发性神经母细胞瘤、复发性骨肉瘤、难治性儿童神经母细胞瘤、难治性儿童骨肉瘤、难治性神经母细胞瘤、难治性骨肉瘤。主要目标:I. 确定在Miltenyi CliniMACS Prodigy(注册商标)系统中,使用含达沙替尼的培养平台和逆转录病毒载体,生产符合既定放行标准的表达GD2特异性嵌合抗原受体(GD2-CAR表达的自体T淋巴细胞[GD2CART])的修饰T细胞的可行性。II. 通过在环磷酰胺-氟达拉滨为基础的淋巴清除后,对复发/难治性骨肉瘤和神经母细胞瘤儿童及年轻成人给予递增剂量的自体GD2CART,确定安全性和最大耐受剂量(MTD)或推荐二期剂量(RP2D)。
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Childhood Neuroblastoma、Recurrent Childhood Osteosarcoma、Recurrent Neuroblastoma、Recurrent Osteosarcoma、Refractory Childhood Neuroblastoma、Refractory Childhood Osteosarcoma、Refractory Neuroblastoma、Refractory Osteosarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04539366
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:复发性儿童神经母细胞瘤、复发性儿童骨肉瘤、复发性神经母细胞瘤、复发性骨肉瘤、难治性儿童神经母细胞瘤、难治性儿童骨肉瘤、难治性神经母细胞瘤、难治性骨肉瘤。
主要目标:
I. 确定在Miltenyi CliniMACS Prodigy(注册商标)系统中,使用含达沙替尼的培养平台和逆转录病毒载体,生产符合既定放行标准的表达GD2特异性嵌合抗原受体的T细胞(表达GD2-CAR的自体T淋巴细胞[GD2CART])的可行性。
II. 确定在环磷酰胺-氟达拉滨为基础的淋巴细胞清除后,对复发/难治性骨肉瘤和神经母细胞瘤儿童及年轻成人给予递增剂量的自体GD2CART的安全性和最大耐受剂量(MTD)或推荐的2期剂量(RP2D)。
III. 初步确定自体GD2CART在复发、难治性骨肉瘤和神经母细胞瘤儿童及年轻成人中的临床活性。
次要目标:
I. 测量过继转移的GD2CART的持久性,并将其与抗肿瘤效应相关联。
II. 若出现可能与GD2CART相关、很可能相关或明确相关的不可接受毒性,评估rimiducid(AP1903)作为一种二聚化剂介导清除基因工程细胞并解决毒性的能力。III. 描述在选定患者中第二次输注GD2CART的可行性和耐受性。探索性目标:I. 比较本试验中给予的GD2CART的持久性与先前使用GD2.OX40.28.z.iCasp9 CAR T细胞(NCI 14-C-0059)试验中观察到的持久性,并评估T细胞产物的特征以及体内扩增的T细胞中与持久性相关的特征。II. 开展探索性研究,测量本试验治疗患者中循环髓系细胞(包括髓源性抑制细胞(MDSCs))的水平,并将水平与NCI 14-C-0059中观察到的水平进行比较。III. 探索神经母细胞瘤和骨肉瘤患者(包括既往接受过抗GD2抗体的患者)组织中GD2的表达情况。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




