评估CD19 CAR-T细胞疗法(TranspoCART19)治疗难治性狼疮性肾炎安全性与初步疗效的研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,记录了一项评估TranspoCART19治疗成人难治性狼疮性肾炎的I/IIa期、学术性、多中心、开放标签、单臂临床试验

Instituto de Investigación Sanitaria de la Fundación Jiménez DíazInstituto de Investigación Sanitaria de la Fundación Jiménez Díaz
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时间序列预测Lupus NephritisLupus Nephritis (LN)
Study to Evaluate the Safety and Preliminary Efficacy of CD19 CAR-T Cell Therapy (TranspoCART19) in Patients With Refractory Lupus Nephritis

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

评估CD19 CAR-T细胞疗法(TranspoCART19)治疗难治性狼疮性肾炎安全性与初步疗效的研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,记录了一项评估TranspoCART19治疗成人难治性狼疮性肾炎的I/IIa期、学术性、多中心、开放标签、单臂临床试验。TranspoCART19为自体CD19靶向嵌合抗原受体T细胞疗法,采用Sleeping Beauty转座子技术制备,CAR结构包含抗CD19 FMC63单链可变区片段、4-1BB共刺激域、CD3ζ信号域及截短型人表皮生长因子受体安全开关。受试者需经白细胞分离术采集外周血单个核细胞,并在产品制备后接受氟达拉滨和环磷酰胺清淋化疗。该数据可用于评估疗法的安全性、耐受性与初步疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:狼疮性肾炎、狼疮性肾炎(LN)。这是一项I/IIa期、学术性、多中心、开放标签、单臂临床试验,旨在评估TranspoCART19在成人难治性狼疮性肾炎患者中的安全性、耐受性和初步疗效。TranspoCART19是一种自体CD19靶向嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法,采用Sleeping Beauty转座子技术制备。CAR结构包含抗CD19 FMC63单链可变区片段、4-1BB共刺激域、CD3ζ信号域以及截短型人表皮生长因子受体(hEGFRt)安全开关。符合条件的受试者将接受白细胞分离术以采集外周血单个核细胞。在研究产品制备完成后,受试者将接受氟达拉滨和环磷酰胺清淋化疗,或

【主题与分类】

主题标签:Lupus Nephritis、Lupus Nephritis (LN)。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07799116

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数据说明

疾病:狼疮性肾炎、狼疮性肾炎(LN)。这是一项I/IIa期、学术性、多中心、开放标签、单臂临床试验,旨在评估TranspoCART19在难治性狼疮性肾炎成人患者中的安全性、耐受性和初步疗效。TranspoCART19是一种自体CD19靶向嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法,采用Sleeping Beauty转座子技术制备。CAR构建体包含抗CD19 FMC63单链可变片段、4-1BB共刺激结构域、CD3ζ信号结构域以及截短的人表皮生长因子受体(hEGFRt)安全开关。符合条件的受试者将接受白细胞分离术以采集外周血单个核细胞。在试验用药品制备完成后,受试者将在接受TranspoCART19给药前接受氟达拉滨和环磷酰胺的清淋化疗,或在有临床指征时使用苯达莫司汀。TranspoCART19将以1 × 10^6 CAR-T细胞/kg体重的目标剂量经静脉给药,采用10%、30%和60%剂量分次的输注策略。

参与者将持续接受密切监测,以观察早期和晚期治疗相关毒性。主要目标是评估TranspoCART19在输注后早期的安全性和耐受性。安全性评估包括不良事件、严重不良事件、细胞因子释放综合征(CRS)、免疫效应细胞相关神经毒性综合征(ICANS)、严重感染、持续性血细胞减少和低丙种球蛋白血症。次要目标包括评估临床、肾脏、组织学和免疫学反应;血液学和免疫重建;CAR-T细胞持久性和动力学;皮质类固醇和免疫抑制治疗的撤除;系统性红斑狼疮疾病活动度;以及健康相关生活质量。预计将招募约10名参与者。参与者将在输注后接受24个月的随访,

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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