迈向HBV功能性治愈:COMMIT队列研究

源站描述指出,HBV抗病毒治疗多需终身用药,成本高且有一定毒性,实现HBV治愈仍是未满足需求。该亚洲HIV-HBV共感染队列因治疗启动较晚、CD4计数较低,为检验抗病毒治疗后HB表面抗原与e抗原丢失更频繁的假设提供了独特机会

University of MelbourneUniversity of Melbourne
clinicaltrials
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蛋白质预测HivHBV Coinfection
Towards a Functional Cure for HBV - The COMMIT Cohort Study

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

迈向HBV功能性治愈:COMMIT队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV与HBV共感染人群的COMMIT队列研究。源站描述指出,HBV抗病毒治疗多需终身用药,成本高且有一定毒性,实现HBV治愈仍是未满足需求。该亚洲HIV-HBV共感染队列因治疗启动较晚、CD4计数较低,为检验抗病毒治疗后HB表面抗原与e抗原丢失更频繁的假设提供了独特机会。数据可用于研究共感染背景下HBV功能性治愈的关键步骤与血清学转换(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:HIV、HBV共感染。A)目的与目标。有效的HBV抗病毒治疗已可用,但多数患者需终身治疗,因此成本可观且伴有一定毒性。实现HBV治愈的有效治疗策略仍是未满足的需求。本项目在HIV-HBV共感染背景下考察HBV治愈的关键步骤。血清学转换是治愈的关键。血清学转换是指血液中产生针对病毒蛋白(抗原)的可检测抗体(免疫系统产生的特异性保护蛋白)的过程。这一拟议的亚洲HIV-HBV共感染队列(其治疗启动较晚,因而分化簇4(CD4)计数较低)将提供独特机会,以检验我们的假设:在启动抗病毒治疗后,HB表面抗原和“e”抗原丢失更频繁(i)在治疗早期

【主题与分类】

主题标签:Hiv、HBV Coinfection。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03645044

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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

条件:HIV、HBV合并感染。A)目的与目标。针对HBV的有效抗病毒治疗已经可用,但大多数情况下治疗需终身进行,因此费用相当高且伴有一定毒性。实现HBV治愈的有效治疗策略仍是一项未满足的需求。本项目研究HIV-HBV合并感染背景下实现HBV治愈的关键步骤。血清学转换是治愈的关键。血清学转换是指在血液中产生可检测到的针对病毒蛋白(抗原)的抗体(免疫系统产生的特异性保护蛋白)的过程。这一拟议的亚洲HIV-HBV合并感染队列(其治疗启动较晚,因而CD4计数较低)将提供独特机会来检验我们的假设:在启动抗病毒治疗后,HB表面抗原和“e”抗原的丢失(i)在治疗早期更为频繁,(ii)在CD4细胞计数较低时更为频繁,并且HB表面抗原和“e”抗原(Ag)丢失及相应抗体(Ab)产生的预测因素与B细胞功能直接相关。B)关键问题。

主要目标:确定在开始接受HBV活性抗逆转录病毒治疗(ART)的HIV-HBV合并感染患者中,HBsAg和HBeAg丢失及血清学转换的发生率及临床决定因素。我们将检验以下假设:(i)血清学转换主要发生在接受HBV活性ART治疗的早期阶段(≤12个月),以及(ii)与CD4+ T细胞计数较高(>100个细胞/mm3)的HIV-HBV合并感染者相比,CD4+ T细胞计数较低(≤100个细胞/mm3)时开始治疗的合并感染者中血清学转换更为频繁。次要目标:(i)确定HBsAg丢失/血清学转换的预测性生物标志物,以及(ii)考察该背景下HBeAg丢失/血清学转换的预测因素。C)研究设计。这是一项大型前瞻性观察性队列研究,纳入未接受过治疗的HIV-HBV合并感染患者(n=150)。临床研究站点包括——(1)HIV-荷兰-澳大利亚-泰国(HIV-NAT)/泰国红十字会艾滋病研究中心,Ban

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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