SARS-CoV-2 mRNA 疫苗接种在接受免疫检查点抑制剂治疗的肝细胞癌患者中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于肝细胞癌患者在接受免疫检查点抑制剂治疗期间接种 SARS-CoV-2 mRNA 疫苗的相关研究

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其他预测mRNA VaccinationHepatocellular CarcinomaCheckpoint InhibitorCOVID-19疫苗编码
SARS-CoV-2 mRNA Vaccination in Patients With Hepatocellular Carcinoma Treated With Immune Checkpoint Inhibitors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

SARS-CoV-2 mRNA 疫苗接种在接受免疫检查点抑制剂治疗的肝细胞癌患者中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于肝细胞癌患者在接受免疫检查点抑制剂治疗期间接种 SARS-CoV-2 mRNA 疫苗的相关研究。源站描述指出,免疫检查点抑制剂是晚期肝细胞癌系统治疗的基石,但疗效因人而异,调节免疫治疗反应的因素尚不完全清楚。近期机制与临床数据提出假设:SARS-CoV-2 mRNA 疫苗可能增强对 ICI 的应答。Grippin 等人的里程碑研究显示,mRNA 疫苗可诱导 I 型干扰素系统性激增、激活抗原呈递细胞、增加肿瘤细胞 PD-L1 表达,并最终使包括 NSCLC 和黑色素瘤在内的多种恶性肿瘤对 ICI 敏感。该数据可用于探索疫苗接种与免疫治疗应答之间的关联(来源 clinicaltr。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:mRNA 疫苗接种、肝细胞癌、检查点抑制剂。免疫检查点抑制剂(ICI)已成为晚期肝细胞癌(HCC)系统治疗的基石。然而,其疗效在患者之间差异很大,调节免疫治疗反应的因素仍未完全了解。最近的机制和临床数据提出了一个假设:SARS-CoV-2 mRNA 疫苗可能增强对 ICI 的反应性。Grippin 等人的一项里程碑研究表明,mRNA 疫苗可诱导 I 型干扰素的全身性激增,激活抗原呈递细胞,增加肿瘤细胞上的 PD-L1 表达,并最终使包括 NSCLC(非小细胞肺癌)和黑色素瘤在内的多种恶性肿瘤对 ICI 敏感。在他们的回顾性队列中,在开始 I 前 100 天内接种 COVID-19 mRNA 疫苗

【主题与分类】

主题标签:mRNA Vaccination、Hepatocellular Carcinoma、Checkpoint Inhibitor。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07341321

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:mRNA疫苗接种、肝细胞癌、检查点抑制剂。免疫检查点抑制剂(ICIs)已成为晚期肝细胞癌(HCC)全身治疗的基石。然而,其疗效在患者间差异显著,调节免疫治疗反应的因素仍未被完全理解。近期的机制性和临床数据提出了一个假设,即SARS-CoV-2 mRNA疫苗可能增强对ICIs的响应性。Grippin等人进行的一项里程碑式研究表明,mRNA疫苗能诱导I型干扰素的系统性激增,激活抗原呈递细胞,增加肿瘤细胞上的PD-L1表达,并最终使包括非小细胞肺癌(NSCLC)和黑色素瘤在内的多种恶性肿瘤对ICIs敏感。

在他们的回顾性队列中,开始ICI治疗前100天内接种COVID-19 mRNA疫苗与总生存期和无进展生存期的显著改善相关。尽管这些发现提示COVID-19 mRNA疫苗可能在免疫治疗背景下作为强效免疫调节剂发挥作用,但目前尚无针对HCC的数据,HCC是一种以免疫抑制性“免疫冷”微环境为特征的肿瘤实体,该微环境限制了有效的抗肿瘤免疫应答。鉴于奥地利自2021年以来广泛实施COVID-19疫苗接种计划,且大量HCC患者在三级中心接受基于ICI的治疗,现在进行严格的回顾性分析是可行的。

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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