急性HIV感染期联合ART启动HIV特异性广谱中和单克隆抗体组合以诱导HIV缓解的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期、双臂、随机、双盲、安慰剂对照研究,计划入组48名未接受抗逆转录病毒治疗(ART)的急性HIV感染成人

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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基因组预测Acute HIV Infection
A Clinical Trial of Combination HIV-Specific Broadly Neutralizing Monoclonal Antibodies Combined With ART Initiation During Acute HIV Infection to Induce HIV Remission

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

急性HIV感染期联合ART启动HIV特异性广谱中和单克隆抗体组合以诱导HIV缓解的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期、双臂、随机、双盲、安慰剂对照研究,计划入组48名未接受抗逆转录病毒治疗(ART)的急性HIV感染成人。研究评估在急性HIV感染期于ART基础上加用HIV特异性广谱中和抗体(bNAb)组合疗法的安全性,以及该方案在分析性治疗中断期间延迟HIV-1 RNA持续4周≥1,000 copies/mL的时间、降低病毒储存库和增强HIV特异性免疫方面的作用。数据可用于HIV缓解策略的疗效与安全性分析及预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性HIV感染。A5388是一项II期、双臂、随机、双盲、安慰剂对照研究,将入组48名未接受抗逆转录病毒治疗(ART)的急性HIV感染(AHI)成人,以确定: 在急性HIV感染(AHI)期间于ART基础上给予HIV特异性广谱中和抗体(bNAb)组合疗法是否安全。 与接受安慰剂加ART的参与者相比,在AHI期间接受bNAb组合疗法加ART的参与者是否更有可能在分析性治疗中断(ATI)期间表现出HIV-1 RNA持续4周≥1,000 copies/mL的时间延迟。* 与接受安慰剂加ART的参与者相比,在AHI期间接受bNAb组合疗法加ART的参与者是否表现出更低的病毒储存库和增强的HIV特异性免疫。

【主题与分类】

主题标签:Acute HIV Infection。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05719441

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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:急性HIV感染。A5388是一项II期、双臂、随机、双盲、安慰剂对照研究,将入组48名未接受过抗逆转录病毒治疗(ART)的急性HIV感染(AHI)成人,以确定以下事项:* 在急性HIV感染(AHI)期间,在ART基础上给予联合HIV特异性广谱中和抗体(bNAb)治疗是否安全。* 与接受安慰剂加ART的参与者相比,在AHI期间接受联合bNAb治疗加ART的参与者是否更有可能在分析性治疗中断(ATI)期间,表现出HIV-1 RNA≥1,000拷贝/mL持续4周的时间延迟。* 与接受安慰剂加ART的参与者相比,在AHI期间接受联合bNAb治疗加ART的参与者是否表现出更低的病毒储存库和增强的HIV特异性免疫。

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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