旨在功能性治愈慢性乙型肝炎病毒感染(持续HBsAg清除)的新型联合治疗策略(A)

源站描述指出,当前IFNα或NAs单药治疗下HBsAg清除率不足10%,而序贯联合IFNα治疗可将HBsAg清除率提升至15%

The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical UniversityThe Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
clinicaltrials
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其他Chronic Hepatitis bAnti-PD-1 Antibody
A Novel Combination Therapeutic Strategy Aiming to Functional Cure for Chronic Hepatitis B Virus Infection (Sustained HBsAg Loss) (A)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

旨在功能性治愈慢性乙型肝炎病毒感染(持续HBsAg清除)的新型联合治疗策略(A)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性乙型肝炎(Chronic Hepatitis B)的功能性治愈研究,涉及Anti-PD-1 Antibody联合治疗策略。源站描述指出,当前IFNα或NAs单药治疗下HBsAg清除率不足10%,而序贯联合IFNα治疗可将HBsAg清除率提升至15%。数据可用于探索慢性HBV感染免疫治疗相关的临床研究设计、疗效终点分析及联合治疗策略评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性乙型肝炎,Anti-PD-1 Antibody。乙型肝炎病毒(HBV)感染是中国的主要公共卫生威胁。目前,功能性治愈,也称为临床治愈或持续乙型肝炎表面抗原(HBsAg)清除,被推荐为HBV治疗的理想终点。然而,在接受现有抗病毒药物干扰素(IFNα)或核苷(酸)类似物(NAs)单药治疗的慢性乙型肝炎(CHB)患者中,能够实现HBsAg清除的比例不足10%。在“十一五”至“十三五”国家传染病重大专项资助下,我们实施了一项开创性临床研究,即在NAs治疗基础上序贯联合IFNα治疗NAs经治CHB患者(即New Switch Study)。这是全球首个旨在功能性治愈的临床试验,将HBsAg清除率提高至15%。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Hepatitis b、Anti-PD-1 Antibody。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05769816

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05769816

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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:慢性乙型肝炎,抗PD-1抗体。乙型肝炎病毒(HBV)感染是中国主要的公共卫生威胁。目前,功能性治愈,也称为临床治愈或持续性乙型肝炎表面抗原(HBsAg)丢失,被推荐为HBV治疗的理想终点。然而,在接受现有抗病毒药物干扰素(IFNα)或核苷(酸)类似物(NAs)单药治疗的慢性乙型肝炎(CHB)患者中,能够实现HBsAg丢失的比例不足10%。在“十一五”至“十三五”国家传染病重大专项资助下,我们实施了一项开创性临床研究,即在接受NAs治疗的CHB患者中序贯联合IFNα治疗(即New Switch研究)。这是全球首个以功能性治愈为目标的临床试验,我们的研究中将总体人群的HBsAg丢失率提高至15%,在基线HBsAg水平较低的人群中提高至30-50%。如何进一步提高HBsAg丢失率是我们亟待解决的问题。

实现功能性治愈的关键在于逆转HBV特异性T细胞耗竭,并建立针对HBV感染的长期免疫控制。程序性死亡-1(PD-1)/程序性死亡配体1(PD-L1)轴阻断已被证明可重新激活耗竭的CD8+ T细胞,并可能成为治疗慢性HBV感染的潜在策略。本研究将开展一项大型多中心前瞻性研究,探讨一种涉及免疫检查点抑制剂(抗PD-1抗体)的新型联合策略在CHB患者中的安全性和有效性,观察接受该联合策略的NA治疗CHB患者的HBsAg清除率,评估该策略打破免疫耐受的潜力,并在New Switch研究基础上进一步评估其进一步提高临床治愈率的疗效。本研究在New Switch研究基础上,进一步尝试逆转CHB患者的T细胞耗竭,探索一种新型联合平台

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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