抗CD19 CAR T细胞疗法治疗难治性系统性自身免疫病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为抗CD19 CAR T细胞疗法用于难治性系统性自身免疫病。源站描述涉及系统性红斑狼疮、系统性硬化症、ANCA相关性血管炎、皮肌炎与多发性肌炎等疾病,指出B细胞在这些疾病发病与治疗靶点中的重要作用,并强调部分难治性患者对现有疗法反应不佳、面临严

基本信息
资源简介
抗CD19 CAR T细胞疗法治疗难治性系统性自身免疫病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为抗CD19 CAR T细胞疗法用于难治性系统性自身免疫病。源站描述涉及系统性红斑狼疮、系统性硬化症、ANCA相关性血管炎、皮肌炎与多发性肌炎等疾病,指出B细胞在这些疾病发病与治疗靶点中的重要作用,并强调部分难治性患者对现有疗法反应不佳、面临严重器官衰竭甚至死亡风险,因此亟需新疗法。数据集可用于了解该疗法的适用疾病范围与研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:系统性红斑狼疮、系统性硬化症、ANCA相关性血管炎、皮肌炎、多发性肌炎。近年来,B细胞在系统性自身免疫病中被越来越多地视为主要参与者以及治疗靶点。系统性自身免疫病,如系统性红斑狼疮(SLE)、系统性硬化症(SSc)、皮肌炎/多发性肌炎(DM/PM)和ANCA相关性血管炎(AAV),属于最具生命威胁的疾病之列。尽管临床表现和器官受累可能不同,这些疾病共享B细胞活化的共同通路。尽管在其管理方面取得了实质性进展,一些系统性自身免疫病患者对当前最先进的疗法无应答,并处于严重器官衰竭甚至死亡的高风险中。因此,针对此类难治性病例的新疗法亟需。
【主题与分类】
主题标签:Lupus Erythematosus, Systemic、System; Sclerosis、ANCA Associated Vasculitis、Dermatomyositis、Polymyositis。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06685042
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06685042
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- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:系统性红斑狼疮、系统性硬化症、ANCA相关性血管炎、皮肌炎、多发性肌炎。近年来,B细胞作为系统性自身免疫性疾病的主要参与者及治疗靶点,日益受到重视。系统性自身免疫性疾病,如系统性红斑狼疮(SLE)、系统性硬化症(SSc)、皮肌炎/多发性肌炎(DM/PM)以及ANCA相关性血管炎(AAV),属于最具生命威胁的疾病之列。尽管这些疾病的临床表现和器官受累情况可能不同,但它们共享B细胞活化的共通途径。尽管在管理这些疾病方面取得了显著进展,部分系统性自身免疫性疾病患者对当前最先进的疗法反应不佳,面临严重器官衰竭乃至死亡的高风险。因此,对于这类难治性病例,迫切需要新的治疗方法。强有力的临床前证据支持在系统性自身免疫性疾病中使用抗CD19 CAR-T细胞。实验动物模型证实了抗CD19 CAR-T细胞疗法可能是针对B细胞介导的自身免疫病中自身免疫和炎症的有力手段。
“CD19-CAR_Lenti”(即该先进治疗药品)由自体CD19嵌合抗原受体(CAR)转导的CD4/CD8富集T细胞组成,来源于白细胞分离产物,并在IRCCS Ospedale Pediatrico Bambino Gesù的药物制剂车间通过使用CliniMACS Prodigy®设备的经验证工艺进行处理。CD19-CAR_Lenti是一种新鲜CD4/CD8富集CD3+ T细胞悬液,这些细胞已通过表达靶向人CD19的CAR的自失活(SIN)慢病毒载体进行基因修饰。CATARSIS是一项针对四种原型系统性自身免疫疾病的篮式研究,这些疾病:a)表现为严重的危及生命的病程,b)当前治疗需求高度未满足,c)显示B淋巴细胞参与疾病发病机制,且d)对B细胞耗竭抗体治疗至少部分应答。研究者将开展一项前瞻性、开放标签、单剂量、非随
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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