CASCADE:在HIV感染者中测试抗HPV疗法PDS0101的安全性与免疫效果
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肿瘤与宫颈癌,聚焦于在同时感染HIV与HPV 16的成人中测试免疫治疗药物PDS0101

基本信息
资源简介
CASCADE:在HIV感染者中测试抗HPV疗法PDS0101的安全性与免疫效果
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肿瘤与宫颈癌,聚焦于在同时感染HIV与HPV 16的成人中测试免疫治疗药物PDS0101。研究纳入27名至少25岁、接受ART至少12个月、CD4计数不低于200 cells/mm³且HIV病毒载量低于200 copies/mL的成人,所有参与者须在宫颈、阴道或肛门检出HPV 16,部分人患有可致癌的HSIL。数据可用于评估PDS0101的安全性及其帮助免疫系统应对HPV 16的潜力(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HPV相关癌症、HIV(人类免疫缺陷病毒)、肛门癌、宫颈癌、HPV 16感染。本研究正在测试免疫治疗药物PDS0101,受试者为同时感染人乳头瘤病毒(HPV)16型的HIV成人感染者。研究目的是了解PDS0101是否安全,以及它能否帮助人体免疫系统对HPV 16产生应答。研究人员将招募27名至少25岁的成人,这些人已接受抗逆转录病毒治疗(ART)至少12个月,分化簇4(CD4)细胞计数至少为200 cells/mm³,且HIV病毒载量低于200 copies/mL。所有参与者必须在宫颈、阴道或肛门中检出HPV 16。部分参与者患有高级别鳞状上皮内病变(HSIL),这是一种可能发展为癌症的病变。至少10名参与者将患有宫颈
【主题与分类】
主题标签:HPV Associated Cancers、HIV (Human Immunodeficiency Virus)、Anal Cancer、Cervical Cancer、HPV 16 Infection。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07090174
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07090174
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:HPV相关癌症、HIV(人类免疫缺陷病毒)、肛门癌、宫颈癌、HPV 16型感染。本研究正在测试免疫治疗药物PDS0101,受试者为感染HIV且同时感染人乳头瘤病毒(HPV)16型的成年人。研究目的是了解PDS0101是否安全,以及它是否能帮助人体免疫系统对HPV 16型产生应答。研究人员将招募27名成年人,年龄至少25岁,已接受抗逆转录病毒治疗(ART)至少12个月,分化簇4(CD4)细胞计数至少为200个细胞/mm³,且HIV病毒载量低于200拷贝/mL。所有参与者必须在宫颈、阴道或肛门中检测到HPV 16型。部分参与者将患有高级别鳞状上皮内病变(HSIL),这是一种可能发展为癌症的病变。至少10名参与者将患有宫颈HSIL,至少10名将患有肛门HSIL。同时患有宫颈和肛门HSIL的参与者将计入两组。其他人可能感染HPV 16型但无HSIL。
这是一项单臂、开放标签试验,意味着所有参与者都将接受相同的治疗,且研究者和参与者均知晓所接受的治疗内容。每位参与者将接受三剂PDS0101。至少接受一剂疫苗的参与者将被纳入研究的主要安全性分析。如果参与者未接受全部三剂疫苗,且未出现与PDS0101相关的严重副作用(定义为3级或以上毒性),则该参与者可能会被替换,以确保有27名参与者要么完成全部疫苗接种计划,要么经历主要安全性事件。确实发生符合条件的安全性事件的参与者将不会被替换。即使有人提前退出研究,其数据仍将纳入最终分析。本研究的主要目标是评估PDS0101的安全性,并测量其产生的免疫反应。安全性评估包括监测严重或非预期副作用,尤其是严重程度达到3级或以上的副作用。
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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