DNA疫苗治疗慢性丙型肝炎病毒感染患者的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于DNA疫苗治疗慢性丙型肝炎病毒感染患者的临床试验信息,涉及慢性肝炎、丙型肝炎感染及肝细胞癌人群

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组分类Chronic HepatitisHepatitis C InfectionHepatocellular Carcinoma疫苗编码
DNA Vaccine Therapy in Treating Patients With Chronic Hepatitis C Virus Infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

DNA疫苗治疗慢性丙型肝炎病毒感染患者的临床试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于DNA疫苗治疗慢性丙型肝炎病毒感染患者的临床试验信息,涉及慢性肝炎、丙型肝炎感染及肝细胞癌人群。数据包含研究目的、疫苗组成(INO-8000与INO-9012)及免疫原性、安全性等评估指标,可用于了解该试验的设计框架与结局定义,支持相关疾病领域的文献调研与试验特征梳理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肝炎、丙型肝炎感染、肝细胞癌。主要目标:I. 确定HCV DNA疫苗的安全性特征,该疫苗由INO-8000(HCV抗原DNA)单独或与INO-9012(白细胞介素[IL]-12佐剂DNA)(编码白细胞介素-12 INO-9012的DNA质粒)联合给药组成。II. 基于在HCV感染参与者中第26周时外周血单核细胞诱导的HCV特异性干扰素(IFN)-γ产生与基线的比较,确定与INO-8000(HCV抗原DNA)联合给药的INO-9012(IL-12佐剂DNA)剂量。转化目标:I. 确定INO-8000与不同剂量INO-9012在第14周和第26周诱导HCV核糖核酸(RNA)水平下降>1 log(或检测不到)的比率。II. 确定INO-8000与不同剂量INO-9012诱导治疗结束时

【主题与分类】

主题标签:Chronic Hepatitis、Hepatitis C Infection、Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02772003

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    • 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

疾病状况:慢性肝炎、丙型肝炎感染、肝细胞癌。主要目标:I. 确定HCV DNA疫苗的安全性特征,该疫苗由INO-8000(HCV抗原DNA)单独或与INO-9012(白细胞介素[IL]-12佐剂DNA)(编码白细胞介素-12的DNA质粒INO-9012)联合给药组成。II. 基于HCV感染受试者第26周时外周血单核细胞诱导HCV特异性干扰素(IFN)-γ产生与基线的比较,确定与INO-8000(HCV抗原DNA)联合给药的INO-9012(IL-12佐剂DNA)剂量。转化目标:I. 确定INO-8000联合不同剂量INO-9012在第14周和第26周诱导HCV核糖核酸(RNA)水平下降>1 log(或检测不到)的比率。II. 确定INO-8000联合不同剂量INO-9012在第26周诱导治疗结束时HCV RNA检测不到(治疗结束病毒学应答-EVR)以及在第36周诱导持续病毒学应答(SVR)的比率。III.

确定不同剂量INO-9012与INO-8000联合诱导其他参数(如流式细胞术检测的CD8和CD4 T淋巴细胞反应)的速率,以及在14周和26周时对HCV抗原的抗体反应。大纲:这是一项INO-9012的剂量递增研究。患者在第0天及第4、12、24周接受肌肉注射(IM)INO-8000和编码白细胞介素-12的DNA质粒INO-9012 IM(剂量水平2-4),随后进行电穿孔(EP)。完成研究治疗后,患者在48周和76周进行随访。

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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