评估HIV-1疫苗M3和M4单独或联合用于HIV感染成人的安全性和免疫应答诱导能力的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对HIV-1感染成人的1期随机双盲安慰剂对照平行设计试验,评估MVA病毒载体疫苗tHIVconsv3(M3)和tHIVconsv4(M4)单独或联合接种的安全性与免疫原性

University of North Carolina, Chapel HillUniversity of North Carolina, Chapel Hill
clinicaltrials
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基因组分类HIV-1 Infection疫苗编码
Study to Assess Safety and Ability to Induce Immune Responses of HIV-1 Vaccines M3 and M4 Given Alone or in Combination in HIV-infected Adults

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HIV-1疫苗M3和M4单独或联合用于HIV感染成人的安全性和免疫应答诱导能力的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对HIV-1感染成人的1期随机双盲安慰剂对照平行设计试验,评估MVA病毒载体疫苗tHIVconsv3(M3)和tHIVconsv4(M4)单独或联合接种的安全性与免疫原性。研究对象为接受ART且血浆HIV-1 RNA低于50拷贝/mL的感染者,主要观察HIV-1特异性T细胞应答的总幅度与广度变化。数据可用于HIV疫苗安全性评价、免疫原性分析及治疗性疫苗研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV-1感染。这是一项1期、单中心、试点研究,旨在评估M3和M4疫苗单独或联合用于接受ART抑制的HIV感染参与者的安全性和免疫原性。这是一项双盲、随机、安慰剂对照、平行设计研究,评估表达免疫原tHIVconsv3(M3)和tHIVconsv4(M4)的病毒载体MVA的安全性和免疫原性,这些免疫原源自HIV-1中保守但具有免疫原性的区域。参与者人群为接受ART抑制、血浆HIV-1 RNA <50拷贝/mL的HIV-1感染成人。假设:在HIV-1感染参与者中给予M3或M4或M3+M4联合是安全的。M3与M4同时给药(M3+M4)将导致HIV-1特异性T细胞应答总幅度增加,并增加T细胞靶向的广度

【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/NCT03844386

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    • 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。这是一项1期、单中心、试点研究,旨在评估单独或联合接种M3和M4疫苗在ART抑制的HIV感染者中的安全性和免疫原性。这是一项双盲、随机、安慰剂对照、平行设计研究,旨在评估表达免疫原tHIVconsv3(M3)和tHIVconsv4(M4)的病毒载体MVA的安全性和免疫原性,这些免疫原来源于HIV-1的保守但具有免疫原性的区域。受试人群为接受ART抑制、血浆HIV-1 RNA <50拷贝/mL的HIV-1感染成人。假设:在ART抑制的HIV-1感染者中,接种M3或M4或M3+M4联合接种将是安全的。与单独接种M3或M4相比,同时接种M3与M4(M3+M4)将导致HIV-1特异性T细胞反应的总幅度增加,并增加靶向HIV-1保守区域的T细胞的广度。疫苗和安慰剂剂量将作为IM(肌内)注射给予所有参与者,注射部位为非优势臂的三角肌,除非参与者要求在其优势臂接种疫苗。

参与者在整个研究期间继续其基线ART方案。第0天按7:7:7:3随机分配至以下四组之一:第1组——7名参与者——治疗:M3——剂量(pfu):2x10-8——途径:IM;第2组——7名参与者——治疗:M4——剂量(pfu):2x10-8——途径:IM;第3组——7名参与者——治疗:M3+M4——剂量(pfu):每种疫苗1x10-8——途径:IM;第4组——3名参与者——治疗:安慰剂/生理盐水——剂量:不适用——途径:IM;M3 = MVA.tHIVconsv3;M4 = MVA.tHIVconsv4;pfu = 蚀斑形成单位;IM = 肌内注射。主要安全性结局为疫苗接种后28天内发生至少1起≥3级不良事件(AE),包括体征/症状、实验室毒性及/或临床事件,且这些事件与研究治疗可能、很可能或肯定相关。主要

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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