Parent Study: SUPERNOVA 主研究及子研究

主研究评估 AZD5156 在健康成人中的安全性,并比较两剂 AZD3152 与对照药在免疫受损成人和青少年中的安全性、有效性、药代动力学及中和活性

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clinicaltrials
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其他预测COVID-19, SARS-CoV-2COVID-19
Parent Study: Study Understanding Pre-Exposure pRophylaxis of NOvel Anitbodies (SUPERNOVA) Sub-study: Study Understanding Pre-Exposure pRophylaxis of NOvel Anitbodies (SUPERNOVA Sub-study)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

Parent Study: SUPERNOVA 主研究及子研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,包含 SUPERNOVA 主研究及其子研究。主研究评估 AZD5156 在健康成人中的安全性,并比较两剂 AZD3152 与对照药在免疫受损成人和青少年中的安全性、有效性、药代动力学及中和活性。子研究仅在美国开展,评估 AZD3152 在成人中的安全性、药代动力学及预测中和活性。数据可用于 COVID-19 暴露前预防相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:COVID-19、SARS-CoV-2。在主研究中,I 期哨兵安全性队列将评估 AZD5156(2 种 mAb 的组合,即 AZD1061 [cilgavimab,AZD7442(EVUSHELD)的一个组分] 和 AZD3152)在健康成人中的安全性,III 期主要队列将评估两剂 AZD3152 与两剂对照药相比的安全性、有效性、PK 和中和活性,给药间隔为 6 个月,受试者为 12 岁及以上(体重至少 40 kg)且患有导致免疫损伤的疾病的成人和青少年,这些人在接种疫苗后不太可能产生足够的保护性免疫应答,因此在 18 个国家中发生重症 COVID-19 的风险更高。子研究:SUPERNOVA 的这一 II 期子研究仅在美国开展,将评估 AZD3152 在 18 岁及以上成人(体重

【主题与分类】

主题标签:COVID-19, SARS-CoV-2。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05648110

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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

疾病:COVID-19、SARS-CoV-2。在Parent研究中,I期哨兵安全性队列将评估AZD5156(两种单克隆抗体AZD1061[cilgavimab,AZD7442(EVUSHELD)的组分之一]和AZD3152的组合)在健康成人中的安全性,III期主队列将评估两剂AZD3152与两剂对照药在间隔6个月给药情况下的安全性、有效性、药代动力学和中和活性,受试者为12岁及以上(体重至少40 kg)的成人和青少年,患有导致免疫损伤的疾病,接种疫苗后不太可能产生足够的保护性免疫应答,因此在18个国家中发生重症COVID-19的风险较高。子研究:SUPERNOVA的这项II期子研究仅在美国开展,将评估AZD3152在18岁及以上(体重至少40 kg)成人中的安全性、药代动力学和预测中和活性,受试者包括患有导致免疫损伤的疾病、接种疫苗后不太可能产生足够保护性免疫应答的成人,以及具有各种程度SARS-CoV-2感染风险的免疫功能正常个体(包括健康受试者)。

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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