LTV预防结束时CMV特异性免疫重建对造血干细胞移植受者晚期巨细胞病毒感染的影响 (INMUNOEND)

INMUNOEND 是一项多中心、前瞻性、观察性、非干预性研究,纳入接受异基因造血干细胞移植并在此期间接受 letermovir 预防的 CMV 血清阳性患者

Maimónides Biomedical Research Institute of CórdobaMaimónides Biomedical Research Institute of Córdoba
clinicaltrials
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基因组预测Cytomegalovirus Cell Mediated ImmunityStem Cell Transplantation, Hematopoietic
Impact of CMV-Specific Immune Reconstitution at the End of Letermovir Prophylaxis on the Development of Late Cytomegalovirus Infection in Hematopoietic Stem Cell Transplant Recipients (INMUNOEND)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

LTV预防结束时CMV特异性免疫重建对造血干细胞移植受者晚期巨细胞病毒感染的影响 (INMUNOEND)

INMUNOEND 是一项多中心、前瞻性、观察性、非干预性研究,纳入接受异基因造血干细胞移植并在此期间接受 letermovir 预防的 CMV 血清阳性患者。研究关注固定疗程 letermovir 预防结束后 CMV 特异性免疫重建缺失是否与晚期巨细胞病毒感染的发生相关,以期为个体化调整 CMV 预防时长提供依据。数据可用于分析移植后免疫重建与晚期感染风险的关系,支持感染风险预测与预防策略优化(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:巨细胞病毒细胞介导免疫、干细胞移植、造血。巨细胞病毒(CMV)感染是接受造血干细胞移植(SCT)患者的常见并发症。在 SCT 后前 100 天内进行固定疗程的 letermovir(LTV)预防对于预防这种感染是有效且安全的,尽管它可能与 CMV 特异性免疫重建的延迟有关。因此,需要一项研究来评估 LTV 预防结束时 CMV 特异性免疫重建的缺失是否与晚期感染的发生相关。这可能有助于这些患者 CMV 预防时长的个体化。方法与分析:INMUNOEND 是一项多中心、前瞻性、观察性、非干预性研究,纳入接受 allo-SCT 并在期间接受 LTV 预防的 CMV 血清阳性患者

【主题与分类】

主题标签:Cytomegalovirus Cell Mediated Immunity、Stem Cell Transplantation, Hematopoietic。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06814301

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    • 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:巨细胞病毒细胞介导免疫、干细胞移植、造血。巨细胞病毒(CMV)感染是接受造血干细胞移植(SCT)患者的常见并发症。在SCT后最初100天内采用固定疗程的来特莫韦(LTV)预防治疗对于预防该感染有效且安全,尽管它可能与CMV特异性免疫重建延迟有关。因此,需要一项研究来评估LTV预防治疗结束时缺乏CMV特异性免疫重建是否与晚期感染的发生相关。这可能有助于这些患者CMV预防治疗持续时间的个体化。方法与分析:INMUNOEND是一项多中心、前瞻性、观察性、非干预性研究,纳入接受allo-SCT且在接受SCT后最初100天内接受LTV预防治疗的CMV血清阳性患者。免疫学和病毒学监测将持续至SCT后第+200天。主要结局变量是完成LTV预防治疗后至SCT后第+200天发生临床显著CMV感染的患者百分比。

收集的数据将包括:血液病及合并症的基线特征、与SCT相关的变量(即植入、移植物抗宿主病、来特莫韦的使用及CMV复制)以及与CMV特异性免疫重建相关的变量。

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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