MPV/S-2P SARS-CoV-2 疫苗成人安全性与免疫原性试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项评估 MPV/S-2P SARS-CoV-2 疫苗在成人中安全性与免疫原性的 I 期临床试验

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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时间序列预测COVID-19疫苗编码
Safety and Immunogenicity Trial of MPV/S-2P SARS-CoV-2 Vaccine in Adults

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

MPV/S-2P SARS-CoV-2 疫苗成人安全性与免疫原性试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项评估 MPV/S-2P SARS-CoV-2 疫苗在成人中安全性与免疫原性的 I 期临床试验。研究对象为既往已完成 mRNA SARS-CoV-2 疫苗基础免疫并至少接种一剂加强针的 18-64 岁非妊娠成人,无论是否有既往 SARS-CoV-2 感染史,计划入组 60 人,采用非随机、开放标签、剂量递增设计,评估三个剂量水平,并以分阶段方式监测早期安全性信号。数据可用于疫苗安全性、反应原性与免疫应答相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:COVID-19。一项 I 期临床试验,旨在评估 MPV/S-2P 经鼻内给药在既往已接种过经授权或获批的 mRNA SARS-CoV-2 胃肠外疫苗基础系列并至少接种过一剂加强针的成人中的安全性、反应原性和免疫原性。该研究设计为非随机、开放标签、剂量递增临床试验,受试者为 18-64 岁非妊娠成人(目标为 30% 或以上为 >/=50 岁),无论是否有既往 SARS-CoV-2 感染,健康状况良好并符合所有其他资格标准。为评估三剂 MPV/S-2P 疫苗,预计样本量为 60 名受试者。为评估早期安全性信号,接种将分阶段进行。对于队列 1,将在至少 2 天内入组三名 50 岁以下的哨兵受试者。安全性审查

【主题与分类】

主题标签:COVID-19。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06441968

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:COVID-19。一项I期临床试验,旨在评估MPV/S-2P经鼻内给药对先前已接种过初级系列疫苗及至少一剂已授权或获批的mRNA SARS-CoV-2非肠道疫苗的成年人的安全性、反应原性和免疫原性。该研究设计为非随机、开放标签、剂量递增临床试验,受试者为18-64岁非妊娠成年参与者(目标为30%或以上≥50岁),无论是否有既往SARS-CoV-2感染史,健康状况良好且符合所有其他入选标准。为评估三剂MPV/S-2P疫苗,预计样本量为60名参与者。为评估早期安全性信号,疫苗接种将分阶段进行。对于第1队列,将在至少2天内入组三名50岁以下的哨兵参与者。在入组该队列其余参与者之前,安全审查委员会(SRC)将对至少至第8天的临床数据和病毒学排毒数据进行安全性审查。

一旦第1队列完全入组,是否推进至第2队列将基于对暂停规则以及第1队列截至至少第8天的累积临床安全性和病毒排毒数据的评估,由SRC进行。第2和第3队列的入组及安全监督将以与第1队列相同的方式进行。根据SRC的决定,任何队列中可指定额外参与者为哨兵。若满足暂停规则,研究将暂停以进行SRC安全数据审查。主要目标是评估单剂MPV/S-2P在既往接种过疫苗的健康成年人中的安全性和反应原性。次要目标包括:1) 评估接种后的全身抗Spike体液免疫反应;2) 评估接种后的鼻黏膜IgA和IgG反应;3) 评估病毒载体(疫苗)排毒的持续时间和程度;4) 评估针对载体的免疫反应。

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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