基因修饰T细胞联合Aldesleukin治疗III-IV期黑色素瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于转移性黑色素瘤及 AJCC v6/v7 分期的 III 至 IV 期皮肤黑色素瘤
基本信息
资源简介
基因修饰T细胞联合Aldesleukin治疗III-IV期黑色素瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于转移性黑色素瘤及 AJCC v6/v7 分期的 III 至 IV 期皮肤黑色素瘤。研究涉及自体 TGFb 抵抗型（DNRII 转导）及 NGFR 转导的肿瘤浸润淋巴细胞（TIL），并联合 Aldesleukin 治疗。主要目标为评估队列 A 与队列 B 中上述细胞疗法的可行性与安全性，可行性定义为病毒转导 T 细胞的生产及用于患者治疗；次要目标包括测定 TGFb 抵抗型 TIL 的生存与免疫功能。可用于细胞免疫治疗相关的可行性、安全性及免疫反应预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：转移性黑色素瘤、III 期皮肤黑色素瘤 AJCC v7、IIIA 期皮肤黑色素瘤 AJCC v7、IIIB 期皮肤黑色素瘤 AJCC v7、IIIC 期皮肤黑色素瘤 AJCC v7、IV 期皮肤黑色素瘤 AJCC v6 和 v7。主要目标：队列 A 的主要目标：I. 评估自体转化生长因子 β（TGFb）抵抗型（DNRII 转导）和 NGFR 转导的肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）在转移性黑色素瘤患者中的可行性与安全性。队列 B 的主要目标：I. 评估自体 TGFβ 抵抗型（DNRII 转导）TIL 在转移性黑色素瘤患者中的可行性与安全性。可行性将定义为病毒转导 T 细胞的生产及用这些细胞对患者进行治疗。次要目标：队列 A 的次要目标：I. 确定 TGFb 抵抗型（DNRII 转导）TIL 的生存与免疫功能，在
【主题与分类】
主题标签：Metastatic Melanoma、Stage III Cutaneous Melanoma AJCC v7、Stage IIIA Cutaneous Melanoma AJCC v7、Stage IIIB Cutaneous Melanoma AJCC v7、Stage IIIC Cutaneous Melanoma AJCC v7。本站分类：肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01955460
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01955460
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：转移性黑色素瘤、III期皮肤黑色素瘤（AJCC第7版）、IIIA期皮肤黑色素瘤（AJCC第7版）、IIIB期皮肤黑色素瘤（AJCC第7版）、IIIC期皮肤黑色素瘤（AJCC第7版）、IV期皮肤黑色素瘤（AJCC第6版和第7版）。
主要目标：A组主要目标：I. 评估自体转化生长因子β（TGFb）抵抗型（DNRII转导）及NGFR转导的肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）在转移性黑色素瘤患者中的可行性和安全性。B组主要目标：I. 评估自体TGFβ抵抗型（DNRII转导）TIL在转移性黑色素瘤患者中的可行性和安全性。可行性定义为病毒转导T细胞的生产及使用这些细胞对患者进行治疗。
次要目标：A组次要目标：I. 确定TGFb抵抗型（DNRII转导）TIL在体内的存活和免疫功能。II. 评估TGFb抵抗型（DNRII转导）TIL的抗肿瘤效果。B组次要目标：I. 确定TGFβ抵抗型（DNRII转导）TIL在体内的存活和免疫功能。II. 评估TGFβ抵抗型（DNRII转导）TIL的抗肿瘤效果。
大纲：患者在-7天和-6天接受环磷酰胺静脉注射（IV），输注时间超过2小时；在-5天至-1天每日接受磷酸氟达拉滨静脉注射，输注时间15-30分钟；在第0天接受TGFb DNRII转导的自体TIL和NGFR转导的自体T淋巴细胞静脉注射，输注时间最长4小时。随后，患者在第1-5天（最多15剂）和第22-26天（最多15剂）每8-16小时接受高剂量阿地白介素静脉注射，输注时间超过15分钟。研究治疗完成后，患者在6周和12周进行随访，之后1年内每3个月随访一次，随后10年内每年随访一次。
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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