蛋白酶抑制剂治疗失败与耐药法国队列(Telaprevir或Boceprevir联合PEG-IFN与RBV)

该数据集为法国多中心全国性前瞻性队列,纳入HCV基因1型代偿性肝硬化患者,这些患者此前经PEG-IFN联合RBV治疗未能清除HCV,随后在法国蛋白酶抑制剂早期获取计划或获批后接受telaprevir或boceprevir联合PEG-IFN与RBV治疗,并建立生物样本库

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clinicaltrials
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基因组预测Chronic Hepatitis C
French Cohort of Therapeutic Failure and Resistances in Patients Treated With a Protease Inhibitor (Telaprevir or Boceprevir), Pegylated Interferon and Ribavirin

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

蛋白酶抑制剂治疗失败与耐药法国队列(Telaprevir或Boceprevir联合PEG-IFN与RBV)

该数据集为法国多中心全国性前瞻性队列,纳入HCV基因1型代偿性肝硬化患者,这些患者此前经PEG-IFN联合RBV治疗未能清除HCV,随后在法国蛋白酶抑制剂早期获取计划或获批后接受telaprevir或boceprevir联合PEG-IFN与RBV治疗,并建立生物样本库。主要目标是评估以持续病毒学应答定义的疗效,预计入组900例。数据可用于研究蛋白酶抑制剂治疗失败与耐药相关因素及疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性丙型肝炎。方法:法国多中心全国性队列,前瞻性收集数据并建立生物样本库,纳入HCV基因1型代偿性肝硬化患者,这些患者经PEG-IFN和RBV联合治疗未能清除HCV,随后在法国蛋白酶抑制剂早期获取计划中或这些药物通过上市许可获批后,接受蛋白酶抑制剂(telaprevir或boceprevir)、PEG-IFN和RBV治疗。主要目标:评估在法国蛋白酶抑制剂早期获取计划中或这些药物获批后接受PEG-IFN、RBV和telaprevir或boceprevir治疗的代偿性肝硬化患者中,以持续病毒学应答(SVR)定义的疗效。预计入组:900例在法国蛋白酶抑制剂早期获取计划中接受治疗的患者

【主题与分类】

主题标签:Chronic Hepatitis C。本站分类:感染/丙型肝炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01514890

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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

条件:慢性丙型肝炎。方法:法国多中心全国性队列研究,前瞻性收集数据并建立生物样本库,纳入对象为基因1型HCV感染且伴有代偿性肝硬化、经聚乙二醇干扰素(PEG-IFN)联合利巴韦林(RBV)治疗未能清除HCV的患者,这些患者接受蛋白酶抑制剂(特拉匹韦或波普瑞韦)联合PEG-IFN和RBV治疗,纳入范围为法国蛋白酶抑制剂早期获取计划中使用该药物的患者,或在这些药物通过上市许可获批后使用该药物的患者。主要目的:评估在法国蛋白酶抑制剂早期获取计划中或在这些药物获批后接受PEG-IFN、RBV联合特拉匹韦或波普瑞韦治疗的代偿性肝硬化患者的疗效,疗效以持续病毒学应答(SVR)定义。预计入组人数:900例在法国蛋白酶抑制剂早期获取计划中接受治疗以及在这些药物上市许可获批后接受治疗的患者。

治疗:* 使用telaprevir:与PEG-IFN alfa-2a 180 µg/周、根据体重给予利巴韦林1000至1200 mg/d及telaprevir 750 mg/8h三联联合,治疗12周,随后继续PEG-IFN和RBV治疗36周,总疗程48周。* 或使用boceprevir:与PEG-IFN alfa-2b 1.5 µg/kg/周、根据体重给予RBV 800至1400 mg/d及boceprevir 800 mg/8h三联联合。治疗将在PEG-IFN和RBV先导期4周后开始,随后进行三联联合(PEG-IFN、RBV和boceprevir)治疗44周,总疗程48周。预计计划:* 研究开始日期:2011年2月 * 入组期:14个月 * 受试者参与持续时间:治疗12个月和随访12个月=24个月 * 研究总持续时间:38个月。最后一名入组患者的末次访视预计于2014年2月进行,生物样本库分析结束于2014年5月(耐药突变体的长期随访)。部分血液样本将被保存用于未来的科学研究。研究设计

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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