THISTLE - HIV-HCV Silibinin 试验
THISTLE 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的 HIV 与慢性丙型肝炎共感染人群临床试验数据集,聚焦 Silibinin 干预

基本信息
资源简介
THISTLE - HIV-HCV Silibinin 试验
THISTLE 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的 HIV 与慢性丙型肝炎共感染人群临床试验数据集,聚焦 Silibinin 干预。源站描述指出慢性 HCV 全球约 1.8 亿感染者,2012 年前标准治疗为 24 至 72 周聚乙二醇干扰素联合利巴韦林,此后 telaprevir 和 boceprevir 等蛋白酶抑制剂在瑞士获批用于 HCV 单感染及 HCV-HIV 共感染者,但既往 PR 无应答者疗效受限,共感染人群使用新 PI 还面临药物相互作用、毒性及高片剂负担等挑战,晚期纤维化患者失代偿肝病风险最高。该数据可用于 HIV-HCV 共感染治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:HIV、丙型肝炎。慢性丙型肝炎病毒(HCV)感染是全球发病和死亡的主要原因,估计有 1.8 亿感染者。直到 2012 年,慢性丙型肝炎患者的标准治疗(SOC)是 24 至 72 周的聚乙二醇干扰素和利巴韦林(PR)治疗。2012 年,蛋白酶抑制剂(PI)telaprevir 和 boceprevir 作为首批直接抗 HCV 药物,已获瑞士当地主管部门批准用于丙型肝炎单感染和 HCV-HIV 共感染个体。然而,对既往 PR 治疗无应答者(NR),治疗成功率受到很大限制。使用新型 PI 治疗 HCV-HIV 共感染个体还伴随额外挑战(例如药物相互作用、毒性、高片剂负担)。晚期纤维化患者发生失代偿性肝病和肝
【主题与分类】
主题标签:HIV、Hepatitis C。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01816490
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01816490
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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:HIV、丙型肝炎。慢性丙型肝炎病毒(HCV)感染是全球发病和死亡的主要原因,估计感染患者人数达1.8亿。直至2012年,慢性丙型肝炎患者的标准治疗(SOC)方案为聚乙二醇干扰素联合利巴韦林(PR)治疗24至72周。2012年,蛋白酶抑制剂(PI)特拉匹韦和波西普韦作为首批直接抗HCV药物,获瑞士当地主管部门批准用于丙型肝炎单一感染及HCV-HIV合并感染个体。然而,对于既往PR治疗无应答者(NR),治疗成功率受到严重限制。采用新型PI治疗HCV-HIV合并感染个体面临额外挑战(如药物相互作用、毒性、高药片负担)。晚期纤维化患者发生失代偿性肝病和肝细胞癌(HCC)的风险最高,强烈建议及时启动治疗。
近期,单一感染患者的数据显示,对于既往无应答者,接受包含特拉匹韦与聚乙二醇干扰素联合利巴韦林(PR)的三联疗法(TT)12周,随后继续PR治疗24周,持续病毒学应答(SVR)率仅为29%。在具有不利基线条件的HCV-HIV共感染无应答者中(例如HCV基因1型、白细胞介素28B非CC基因型、晚期肝纤维化、高基线HCV病毒载量),TT后的SVR预计更低。这些患者迫切需要额外的治疗选择,以根除HCV,从而防止纤维化进一步进展,降低发病率和死亡率。在靶向HCV复制的药物领域中,水飞蓟宾是一种有前景的物质。水飞蓟宾是水飞蓟素的主要成分,水飞蓟素是从水飞蓟(Silybum marianum)中提取的。静脉注射水飞蓟宾(iSIL)靶向病毒生命周期的多个步骤,并具有抗氧化、抗炎、抗病毒和免疫调节特性。iSIL直接抑制HCV NS5B聚合酶活性
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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