TURN-COVID Biobank:评估中和单克隆抗体及其他抗SARS-CoV-2药物使用的荷兰队列研究

该数据集围绕 SARS-CoV-2 中和单克隆抗体及其他抗病毒药物(如口服抗病毒药 molnupiravir 和 nirmatrelvir/ritonavir paxlovid)在 COVID-19 患者中的使用评估,覆盖相关治疗获得紧急使用授权后的临床背景

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clinicaltrials
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基因组COVID-19
TURN-COVID Biobank: The Dutch Cohort Study for the Evaluation of the Use of Neutralizing Monoclonal Antibodies and Other Antiviral Agents Against SARS-CoV-2

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

TURN-COVID Biobank:评估中和单克隆抗体及其他抗SARS-CoV-2药物使用的荷兰队列研究

TURN-COVID Biobank 是一项荷兰队列研究,来源于 clinicaltrials.gov,主题为 COVID-19。该数据集围绕 SARS-CoV-2 中和单克隆抗体及其他抗病毒药物(如口服抗病毒药 molnupiravir 和 nirmatrelvir/ritonavir paxlovid)在 COVID-19 患者中的使用评估,覆盖相关治疗获得紧急使用授权后的临床背景。数据可用于研究早期单克隆抗体治疗与抗病毒药物应用相关的临床问题(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:COVID-19。2. 引言与理由 新的 SARS-CoV-2 特异性单克隆抗体疗法 从全球大流行开始至今,尚无有效的特异性抗 SARS-CoV-2 治疗可用1,2。2021年6月,在 FDA 和 EMA 紧急使用授权后,荷兰开始将 SARS-CoV-2 单克隆抗体作为 SARS-CoV-2 感染个体的早期治疗。首批大型 III 期随机对照临床试验已表明,SARS-CoV-2 单克隆抗体在症状出现后早期给药时能有效结合 SARS-CoV-2 刺突蛋白,并预防住院和死亡3-7。此外,有前景的 SARS-CoV-2 化合物,如口服抗病毒药 molnupiravir8 和 nirmatrelvir/ritonavir paxlovid9,最近获得了 FDA 对 COVID-19 患者的紧急使用授权。

【主题与分类】

主题标签:COVID-19。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05195060

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数据说明

条件:COVID-19。2. 引言与理由 新型SARS-CoV-2特异性单克隆抗体疗法 自全球大流行开始至今,尚无有效的特异性抗SARS-CoV-2治疗方法1,2。2021年6月,在FDA和EMA的紧急使用授权后,荷兰开始将SARS-CoV-2单克隆抗体用于SARS-CoV-2感染者的早期治疗。首批大型III期随机对照临床试验表明,SARS-CoV-2单克隆抗体在症状出现后早期给药时,能有效结合SARS-CoV-2刺突蛋白,并预防住院和死亡3-7。此外,有前景的SARS-CoV-2化合物,如口服抗病毒药molnupiravir8和nirmatrelvir/ritonavir paxlovid9,近期获得了FDA对高住院和死亡风险的Covid-19患者的紧急使用授权。EMA的人用药品委员会(CHMP)也已启动对口服抗病毒药物molnupiravir的滚动审评。

病理生理学 SARS-CoV-2单克隆抗体 SARS-CoV-2单克隆抗体识别SARS-CoV-2刺突蛋白上单一且独特的表位,来源于供体B淋巴细胞。供体B淋巴细胞可来源于曾患Covid-19的患者或暴露于SARS-CoV-2的人源化小鼠3,10。SARS-CoV-2单克隆抗体抑制病毒进入宿主细胞(中和作用)。此外,抗体结合导致调理作用,是吞噬作用的第一步,最终导致感染细胞凋亡和坏死3。单克隆抗体可在实验室中人工改造以对抗新出现的SARS-CoV-2变异株3。三种常被研究的组合是casirivimab与imdevimab、sotrovimab以及balanivimab与etesevimab4-7,11。Covid-19小分子药物 目前,已开发出许多候选小分子治疗药物,能够

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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