MucoCept-CVN安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为MucoCept-CVN的首次人体、剂量递增、随机、安慰剂对照1期研究,纳入12名健康女性

Craig Cohen, MD, MPHCraig Cohen, MD, MPH
clinicaltrials
浏览 9
其他分类HIV -1 Infection
Safety Study of MucoCept-CVN

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

MucoCept-CVN安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为MucoCept-CVN的首次人体、剂量递增、随机、安慰剂对照1期研究,纳入12名健康女性。研究旨在了解影响L. jensenii 1153-1666阴道定植的因素(包括剂量和内源性阴道微生物群),评估其药代动力学、组织与全身效应(如不良事件、阴道镜和阴道活检发现),观察阴道微生物群变化,并验证必要时可用抗生素充分清除该菌。数据可用于HIV-1感染预防产品的临床开发与安全性评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV-1感染。这项首次人体、1期剂量递增、随机、安慰剂对照研究的目标是收集推进MucoCept-CVN临床开发所需的关键数据,具体包括:(1)了解影响L. jensenii 1153-1666阴道定植的因素,包括剂量和内源性阴道微生物群;(2)L. jensenii 1153-1666的药代动力学、组织与全身效应,例如不良事件(AE)以及阴道镜和阴道活检的发现;(3)阴道微生物群的变化。我们还需要证明(4)在需要救援治疗时,L. jensenii 1153-1666可以用抗生素充分清除。将入组十二名健康女性。队列1中的两名女性将接受一剂活性研究产品。队列2中的四名女性将按1:1随机分配,接受一剂活性研究产品

【主题与分类】

主题标签:HIV -1 Infection。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07181486

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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。

数据说明

条件:HIV-1感染。这项首次人体、1期、剂量递增、随机、安慰剂对照研究的目标是收集推进MucoCept-CVN临床开发所需的关键数据,具体包括:(1)了解影响詹氏乳杆菌1153-1666阴道定植的因素,包括剂量和内源性阴道微生物群;(2)詹氏乳杆菌1153-1666的药代动力学、组织及全身效应,如不良事件(AE)以及阴道镜检查和阴道活检的发现;(3)阴道微生物群的变化。我们还需要证明(4)在需要救援治疗时,詹氏乳杆菌1153-1666可被抗生素充分清除。将入组12名健康女性。第1队列中的2名女性将接受一剂活性研究产品。第2队列中的4名女性将按1:1随机分配,接受一剂活性研究产品或安慰剂。第3队列中的2名女性将接受三剂活性研究产品。第4队列中的4名女性将按1:1随机分配,接受三剂活性研究产品或安慰剂。

参与者将在23-37天内接受密切随访,直至抗生素清除詹氏乳杆菌1153-1666成功,并在清除后30天(第53-67天)进行最终随访。研究参与者的任何性伴侣将在参与者入组前被告知并签署知情同意书,且需同意在研究期间禁欲。若性伴侣暴露于詹氏乳杆菌1153-1666,他们将接受詹氏乳杆菌1153-1666检测及抗生素清除作为安全管理措施。

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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