评估RNA疫苗BNT168在HIV感染者及非感染者中安全性及免疫应答的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于RNA疫苗BNT168的I期随机、安慰剂对照、双盲、首次人体剂量递增试验,研究对象包括HIV感染者与未感染者

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基因组分类HIV -1 Infection疫苗编码
A Clinical Trial to Look at the Safety and Immune Responses of the RNA-based Vaccine BNT168 in Adults Living With or Without HIV

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

评估RNA疫苗BNT168在HIV感染者及非感染者中安全性及免疫应答的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于RNA疫苗BNT168的I期随机、安慰剂对照、双盲、首次人体剂量递增试验,研究对象包括HIV感染者与未感染者。研究设三个未感染HIV人群队列按5:1随机接种BNT168或安慰剂、共3次注射,两个HIV感染者队列按2:1随机接种、共4次注射,评估安全性、反应原性及疫苗诱导的免疫原性。数据可用于疫苗安全性与免疫应答分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:HIV-1感染。目前,本研究包含一个部分(A部分),为I期、随机、安慰剂对照、双盲、首次人体(FIH)、剂量递增研究,并包含初步概念验证组分。根据本研究产生的安全性和免疫原性数据,本研究的II期部分和/或部分队列可能不会启动,或可能由申办方决定提前终止。在本研究中: 三个未感染HIV人群(PLWOH)队列将按5:1比例随机接受BNT168或安慰剂。这些队列的参与者将接受3次注射。将在该人群中评估BNT168的安全性、反应原性和疫苗诱导的免疫原性。 两个HIV感染者(PLWH)队列将按2:1比例随机接受BNT168或安慰剂。这些队列的参与者将接受4次注射

【主题与分类】

主题标签:HIV -1 Infection。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07698600

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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:HIV-1感染。目前,本研究包含一个部分(A部分),该部分将是一项I期、随机、安慰剂对照、双盲、首次人体(FIH)、剂量递增研究,并包含初步的概念验证组成部分。根据本研究中产生的安全性和免疫原性数据,本研究的II期部分和/或部分队列可能不会启动,或可能由申办方决定提前终止。在本研究中:* 三个无HIV感染人群(PLWOH)队列将按5:1的比例随机分配接受BNT168或安慰剂。这些队列的参与者将接受3次注射。将在该人群中评估BNT168的安全性、反应原性和疫苗诱导的免疫原性。* 两个HIV感染者(PLWH)队列将按2:1的比例随机分配接受BNT168或安慰剂。这些队列的参与者将接受4次注射。将在接受联合抗逆转录病毒治疗(cART)的PLWH中评估BNT168在该人群中的安全性、反应原性和疫苗诱导的免疫原性。

将在接受分析性治疗中断(ATI)的PLWH中开展初步的概念验证评估,以评价研究用药品(IMP)给药后的病毒动力学。ATI期结束后,将按方案重新开始cART。对于PLWOH,将有约1个月的筛选期、约2个月的治疗期和约6个月的随访期。每名受试者的计划研究时长约为9个月。对于PLWH,将有约1个月的筛选期、约6个月的治疗期和约6个月的随访期。每名受试者的计划研究时长最长为约13个月。

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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