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创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

VH4367310在健康成人中的药代动力学、安全性和耐受性研究

该数据集对应一项在健康成人参与者中开展的临床研究，研究药物为VH4367310，即一种cabotegravir（CAB）前药。研究采用单次递增剂量、肌内注射的给药方式，主要评估该药物在人体内的药代动力学特征、安全性和耐受性。研究对象为18至55岁的健康成人，研究关注的疾病领域为HIV感染。数据集来源于clinicaltrials.gov，属于感染性疾病分类下的其他类目，主题标签为HIV Infections。整体而言，该数据集记录了一项早期临床药理学研究的基本信息，可用于了解cabotegravir前药在健康人群中的给药方案与观察维度，为相关HIV预防或治疗方向的药物开发提供参考背景。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究聚焦于HIV感染相关领域。HIV感染是全球重要的公共卫生问题，抗逆转录病毒药物的剂型优化与给药方式改进是药物研发的关注方向之一。cabotegravir是一种整合酶链转移抑制剂，而VH4367310被描述为cabotegravir的前药。前药设计通常旨在改善药物的体内行为，例如改变吸收、分布或释放特征。本研究在健康成人参与者中考察VH4367310单次递增剂量肌内注射后的药代动力学、安全性和耐受性，属于临床早期阶段的药理学评价。数据集的分类归入感染性疾病下的其他类目，主题标签为HIV Infections，反映了其与HIV防治药物研发的关联。

【数据内容】

数据集收录的研究涉及VH4367310在健康成人中的单次递增剂量肌内注射给药。研究评估的核心内容包括药代动力学（PK）、安全性和耐受性三个方面。药代动力学关注药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程；安全性关注给药后不良事件的发生情况；耐受性关注参与者对给药方案的接受程度。研究对象为18至55岁的健康成人参与者。关于具体的剂量水平、参与者人数、观察时间点、药代动力学参数指标、安全性评价的具体标准等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述显示，该研究在健康成人参与者中评估VH4367310单次递增剂量肌内注射后的药代动力学、安全性和耐受性，研究条件为HIV Infections。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、数据录入方式、随访周期等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于了解cabotegravir前药VH4367310在健康成人中单次递增剂量肌内注射的早期临床研究设计框架，适用于关注HIV感染领域药物研发、特别是长效或注射剂型抗逆转录病毒药物研究方向的人员作为背景参考。也可用于教学或文献综述中作为临床研究注册信息的示例。关于该数据集是否适合用于荟萃分析、药物经济学评价或监管决策支持等具体用途，源站未提供。

【使用方法】

该数据集以clinicaltrials.gov的注册研究信息形式呈现，使用者可通过源站检索该研究获取其公开描述。关于数据的具体下载方式、文件格式、字段结构、访问权限等技术细节，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集所对应的研究为健康成人参与者中的单次递增剂量研究，其结论外推至HIV感染患者人群、长期给药场景或特定亚组人群时需谨慎。关于数据的完整性、准确性验证、偏倚控制措施、样本量估算依据等质量相关信息，源站未提供。此外，源站描述未涵盖研究结果数据，因此无法基于该数据集判断药物的实际药代动力学参数、安全性事件发生率或耐受性结论。

【引用与许可】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，引用时应注明源站及对应研究信息。关于该数据集的具体许可条款、使用限制、引用格式要求等，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07818915

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07818915

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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：HIV感染。本研究评估单次递增剂量的VH4367310（一种卡博特韦（CAB）前药）在18至55岁健康成年参与者中肌肉注射给药时的药代动力学、安全性和耐受性。

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