C-CAR168 治疗系统性硬化症(SSc)的 1b 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项 C-CAR168 治疗难治性系统性硬化症(SSc)的 1b 期、多中心、开放标签研究

AbelZeta Inc.AbelZeta Inc.
clinicaltrials
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基因组预测Systemic Sclerosis (SSc)Systemic SclerosisSystemic Sclerosis (Scleroderma)Systemic Sclerosis PulmonarySystemic Sclerosis With Lung Involvement
A Phase 1b Study of C-CAR168 in Participants With Systemic Sclerosis (SSc)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

C-CAR168 治疗系统性硬化症(SSc)的 1b 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项 C-CAR168 治疗难治性系统性硬化症(SSc)的 1b 期、多中心、开放标签研究。受试者接受白细胞分离、氟达拉滨与环磷酰胺清淋后,单次输注自体 anti-CD20/BCMA 嵌合抗原受体 T 细胞(C-CAR168),约入组 6-12 人,随访 24 个月,评估安全性、CAR T 细胞持久性、药代/药效动力学、生物标志物及初步疗效。数据可用于 SSc 细胞治疗的安全性、疗效与生物标志物相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:系统性硬化症(SSc)、系统性硬化症、系统性硬化症(硬皮病)、系统性硬化症 - 2013 ACR/EULAR 分类标准、系统性硬化症肺部、伴肺部受累的系统性硬化症。这项 1b 期、多中心、开放标签研究将评估在对标准治疗无应答的难治性系统性硬化症(SSc)受试者中,经清淋化疗后单次输注自体 anti-CD20/BCMA 嵌合抗原受体 T 细胞(C-CAR168)的安全性和疗效。约 6-12 名受试者将接受白细胞分离、氟达拉滨和环磷酰胺清淋以及 C-CAR168 输注。受试者将被随访 24 个月(2 年),以评估安全性、CAR T 细胞持久性、药代动力学/药效动力学、生物标志物和初步疗效结果。基因治疗的长期安全性随访

【主题与分类】

主题标签:Systemic Sclerosis (SSc)、Systemic Sclerosis、Systemic Sclerosis (Scleroderma)、Systemic Sclerosis Pulmonary、Systemic Sclerosis With Lung Involvement。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07854483

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    • 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。

数据说明

疾病:系统性硬化症(SSc)、系统性硬化症、系统性硬化症(硬皮病)、系统性硬化症——2013年ACR/EULAR分类标准、系统性硬化症肺部受累、伴肺部受累的系统性硬化症。这项1b期、多中心、开放标签研究将评估在对标准治疗无应答的难治性系统性硬化症(SSc)受试者中,经淋巴细胞清除性化疗后单次输注自体抗CD20/BCMA嵌合抗原受体T细胞(C-CAR168)的安全性和有效性。约6-12名受试者将接受白细胞分离术、氟达拉滨和环磷酰胺淋巴细胞清除以及C-CAR168输注。受试者将被随访24个月(2年),以评估安全性、CAR T细胞持久性、药代动力学/药效学、生物标志物和初步疗效结果。与基因治疗相关事件的长期安全性随访将在CAR T细胞输注后持续长达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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