SE-SPTM-PCR检测造血干细胞移植后Hcmv-miR-UL22A-5p的临床性能

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后巨细胞病毒(CMV)再激活的监测问题。传统CMV监测依赖血液CMV DNA定量PCR,但在感染早期或低病毒载量时灵敏度有限

Ting YANGTing YANG
clinicaltrials
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基因组分类Cytomegalovirus InfectionsCMV Reactivation
Clinical Performance of SE-SPTM-PCR in Detecting Hcmv-miR-UL22A-5p After Hematopoietic Stem Cell Transplantation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

SE-SPTM-PCR检测造血干细胞移植后Hcmv-miR-UL22A-5p的临床性能

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后巨细胞病毒(CMV)再激活的监测问题。传统CMV监测依赖血液CMV DNA定量PCR,但在感染早期或低病毒载量时灵敏度有限。CMV编码的微小RNA如hcmv-miR-UL22A-5p在病毒活动期释放入循环,可能作为替代生物标志物。本研究回顾性评估一种新型SE-SPTM-PCR方法检测该标志物的临床性能,可用于探索移植后CMV感染的早期识别与监测策略(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:巨细胞病毒感染、造血干细胞移植(HSCT)、CMV再激活、异基因造血干细胞移植。巨细胞病毒(CMV)再激活是异基因造血干细胞移植(HSCT)后常见且严重的并发症,可能导致CMV疾病、移植物抗宿主病以及移植相关死亡率增加。早期、准确地监测CMV感染对于及时治疗至关重要。传统CMV监测依赖于使用定量PCR检测血液中的CMV DNA。然而,该方法在感染早期阶段或低病毒载量情况下灵敏度可能有限。CMV编码的微小RNA,如hcmv-miR-UL22A-5p,是在病毒活动期间释放到循环中的小型非编码RNA,可能作为替代生物标志物。本研究回顾性评估一种新型m

【主题与分类】

主题标签:Cytomegalovirus Infections、CMV Reactivation。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07181330

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数据说明

疾病:巨细胞病毒感染、造血干细胞移植(HSCT)、CMV再激活、异基因造血干细胞移植。巨细胞病毒(CMV)再激活是异基因造血干细胞移植(HSCT)后常见且严重的并发症,可能导致CMV疾病、移植物抗宿主病以及移植相关死亡率增加。早期、准确地监测CMV感染对于及时治疗至关重要。传统的CMV监测依赖于使用定量PCR检测血液中的CMV DNA。然而,该方法在感染早期阶段或病毒载量较低的情况下敏感性可能有限。由CMV编码的微小RNA,例如hcmv-miR-UL22A-5p,是在病毒活动期间释放到循环中的小型非编码RNA,可能作为替代生物标志物。本研究回顾性评估了一种新型基于微小RNA的检测平台SE-SPTM-PCR(选择性富集与特异性探针末端介导PCR)在检测HSCT受者血浆样本中hcmv-miR-UL22A-5p方面的能力。

本研究旨在确定该方法与标准CMV DNA检测相比,是否能提高CMV再激活监测的敏感性和特异性。将对已知CMV DNA状态(阳性或阴性)的HSCT后患者的存档血浆样本进行检测。将通过ROC曲线分析、与DNA病毒载量的相关性以及敏感性和特异性的比较,评估SE-SPTM-PCR的诊断性能。本研究结果可能支持将hcmv-miR-UL22A-5p用作CMV再激活更敏感、更稳定的生物标志物,并推动SE-SPTM-PCR在移植监测策略中的临床应用。

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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