治疗性 HPV-16 疫苗治疗肛门发育不良
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为治疗性 HPV-16 疫苗接种用于治疗肛门发育不良,涉及肛门上皮内瘤变(AIN)与 HIV 感染者

基本信息
资源简介
治疗性 HPV-16 疫苗治疗肛门发育不良
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为治疗性 HPV-16 疫苗接种用于治疗肛门发育不良,涉及肛门上皮内瘤变(AIN)与 HIV 感染者。源站描述指出,联合抗逆转录病毒治疗(cART)普及后 HIV 相关疾病负担变化,肛门癌发病率在 HIV 阳性男性中显著上升;肛门癌与高危型 HPV 感染相关,癌前病变为 AIN,HIV 阳性 MSM 中持续肛门 HPV 感染、高危型 HPV 及高级别 AIN 比例较高,多数 HG AIN 由 HPV 16 型引起。数据可用于研究 HPV-16 疫苗干预与肛门发育不良进展风险(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛门上皮内瘤变、HIV。理由:自联合抗逆转录病毒治疗(cART)引入以来,人类免疫缺陷病毒(HIV)相关的发病率和死亡率已显著下降。然而,由于 HIV 阳性患者寿命显著延长,新的发病和死亡原因已变得明显。特别是,肛门癌发病率在 HIV 阳性男性中急剧增加。与宫颈癌一样,肛门癌与高危型乳头状瘤病毒(HPV)感染存在因果关联,并且先于癌前病变:肛门上皮内瘤变(AIN)。超过 90% 的 HIV 阳性 MSM 存在持续性肛门 HPV 感染,88% 的患者存在高危型 HPV,高级别病变(AIN 2 或 3,HG AIN)存在于所有 HIV+ MSM 的 25-52% 中。大多数 HG AIN 由 HPV 16 型引起。如同在宫颈
【主题与分类】
主题标签:Anal Intraepithelial Neoplasia、HIV。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01923116
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01923116
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:肛门上皮内瘤变、HIV。理由:自联合抗逆转录病毒治疗(cART)问世以来,人免疫缺陷病毒(HIV)相关的发病率和死亡率已显著下降。然而,由于HIV阳性患者寿命显著延长,新的发病和死亡原因逐渐显现。特别是,HIV阳性男性中肛门癌发病率急剧上升。与宫颈癌类似,肛门癌与高危型乳头状瘤病毒(HPV)感染有因果关系,并且在此之前存在癌前病变:肛门上皮内瘤变(AIN)。超过90%的HIV阳性男男性行为者(MSM)存在持续性肛门HPV感染,88%的患者存在高危型HPV,25-52%的HIV阳性MSM存在高级别病变(AIN 2或3,HG AIN)。大多数HG AIN由HPV 16型引起。如同宫颈上皮内瘤变,早期诊断和治疗AIN被提倡以预防恶性肿瘤。AIN存在多种治疗选择,但成功率低得令人失望。一种替代策略可能是治疗性HPV疫苗接种。
在外阴上皮内瘤变(VIN)女性患者中——这是一种发病机制相似的疾病——使用合成长效肽疫苗SLP-HPV-01®进行治疗性接种,该疫苗由HPV-16病毒癌蛋白E6和E7的长肽混合物组成,耐受性良好,并被证明在较高比例的女性中有效,具有持久应答,并可诱导HPV-16特异性免疫。目的:本提案的目的是在一项1/2期研究中,评估该合成疫苗SLP-HPV-01®在CD4计数>350×10E6/l且患有肛内高级别、HPV16阳性AIN、既往治疗失败的HIV阳性男性中的安全性和有效性。研究人群:CD4计数>350个细胞/ul、患有HPV16诱导的肛内高级别AIN(2-3级)且对常规烧灼或其他局部治疗耐药或治疗后复发的HIV阳性MSM
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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