异基因造血干细胞移植治疗慢性肉芽肿病:基于阿仑单抗、白消安和全身照射的预处理方案联合细胞因子(IL-6,±IFN-γ)拮抗剂

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病(CGD)患者接受异基因造血干细胞移植的临床研究,采用Alemtuzumab、Busulfan与TBI为基础的预处理方案,并联合细胞因子(IL-6,+/- IFN-gamma)拮抗剂

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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基因组预测Chronic Granulomatous Disease
Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation for Chronic Granulomatous Disease (CGD) With an Alemtuzumab, Busulfan and TBI-based Conditioning Regimen Combined With Cytokine (IL-6, +/- IFN-gamma) Antagonists

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

异基因造血干细胞移植治疗慢性肉芽肿病:基于阿仑单抗、白消安和全身照射的预处理方案联合细胞因子(IL-6,±IFN-γ)拮抗剂

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病(CGD)患者接受异基因造血干细胞移植的临床研究,采用Alemtuzumab、Busulfan与TBI为基础的预处理方案,并联合细胞因子(IL-6,+/- IFN-gamma)拮抗剂。CGD由NADPH氧化酶产生障碍导致反复感染和炎症并发症,传统管理依赖监测、预防性抗菌药物和广谱抗生素治疗,但常需长期住院并带来肾衰竭、耳聋等显著并发症。该数据可用于评估移植方案与细胞因子拮抗联合策略的疗效与安全性,支持移植预后预测及相关临床决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肉芽肿病。慢性肉芽肿病(CGD)是一种遗传性疾病,由烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸(NADPH)氧化酶产生失败所致,该酶是抵御多种感染性微生物所必需的。患者易发生反复感染和炎症并发症。目前对这些患者的管理仅限于密切监测感染、给予预防性抗微生物药物,以及对疑似和确诊感染使用广谱抗生素进行快速积极治疗。尽管这些治疗通常有效,但可能需要长期住院,显著影响整体生活质量,并导致显著发病率,如肾衰竭和耳聋。CGD患者存在自身炎症,可能表现为炎症性肠病、缺氧性肺部炎症

【主题与分类】

主题标签:Chronic Granulomatous Disease。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05463133

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数据说明

疾病:慢性肉芽肿病。慢性肉芽肿病(CGD)是一种遗传性疾病,由于无法产生烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸(NADPH)氧化酶所致,该酶是抵御多种感染性微生物所必需的。患者易反复感染并出现炎症并发症。目前对这些患者的管理仅限于密切监测感染、预防性使用抗菌药物,以及对疑似和确诊感染迅速、积极地使用广谱抗生素治疗。尽管这些治疗通常有效,但可能需要长期住院,显著影响整体生活质量,并导致显著的并发症,如肾衰竭和耳聋。CGD患者存在自身炎症,可表现为炎症性肠病、缺氧性肺部炎症和/或伴有静脉病变的肝脏结节性再生性增生等。目前,这些疾病唯一可用的治愈方法是骨髓移植,优先选择人类白细胞抗原(HLA)匹配的相关同胞作为供者(异基因干细胞移植)。

然而,由于普通人群中只有30%的参与者拥有HLA匹配的相关兄弟姐妹,因此异基因相关移植往往不是可选方案,从而导致需要进行匹配无关供者(MUD)移植。国家骨髓捐赠计划(NMDP)既是一个全国性的志愿者登记库,这些志愿者愿意向符合条件的受者捐赠祖细胞,也是一个脐带血产品库。尽管移植方案的使用不断改进——包括非清髓性方案的发展——但移植仍伴有显著的发病率和死亡率,尤其是移植物抗宿主病(GvHD)和移植物排斥。表现为C反应蛋白(CRP)≥ 100毫克/毫升(mg/mL)的严重自身炎症的CGD一直是显著的

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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