评估pNGVL4a-Sig/E7(Detox)/HSP70与TA-HPV异源初免-加强在健康供者中的安全性和免疫相关性的临床试验及外周血采集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一项评估异源初免-加强疫苗方案(pNGVL4a-Sig/E7(Detox)/HSP70与TA-HPV)在健康供者中安全性及免疫相关性的临床试验,随后进行外周血采集

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基因组预测HPV 16 InfectionHPV-Related CarcinomaRecurrenceMetastatic Cancer疫苗编码
Clinical Trial Assessing the Safety and Immunologic Correlates of Heterologous Prime-Boost With pNGVL4a-Sig/E7(Detox)/HSP70 and TA-HPV in Healthy Donors Followed by Peripheral Blood Collection

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

评估pNGVL4a-Sig/E7(Detox)/HSP70与TA-HPV异源初免-加强在健康供者中的安全性和免疫相关性的临床试验及外周血采集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一项评估异源初免-加强疫苗方案(pNGVL4a-Sig/E7(Detox)/HSP70与TA-HPV)在健康供者中安全性及免疫相关性的临床试验,随后进行外周血采集。数据覆盖HPV 16感染、HPV相关癌、复发及转移性癌症等主题。可用于研究疫苗诱导的免疫应答、外周血免疫细胞分析,以及探索将供者血液和免疫细胞安全输注给亲属并评估其对亲属肿瘤影响的可行性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HPV 16感染、HPV相关癌、复发、转移性癌症。科学家发现,一个称为人乳头瘤病毒(HPV)的病毒家族可导致某些癌症,尤其是头颈部和宫颈癌。大多数此类癌症由一种称为HPV16的特定HPV类型引起。本研究旨在观察给予一种针对HPV的研究性疫苗是否会引起参与者的免疫系统对疫苗和参与者亲属癌症所产生的蛋白质产生应答。研究者希望了解能否在参与者血液中找到对疫苗产生应答的免疫系统细胞。在一项单独研究中,研究者将测试参与者的血液和来自其血液的免疫细胞能否安全地给予参与者的亲属,以及参与者的细胞是否会导致亲属的癌症

【主题与分类】

主题标签:HPV 16 Infection、HPV-Related Carcinoma、Recurrence、Metastatic Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06508138

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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:HPV 16感染、HPV相关癌、复发、转移性癌症。科学家发现,一类称为人乳头瘤病毒(HPV)的病毒可导致某些癌症,尤其是头颈部癌和宫颈癌。这些癌症大多由一种特定类型的HPV,即HPV16引起。本研究旨在观察接种一种研究性HPV疫苗是否能使受试者的免疫系统对疫苗及受试者亲属所患癌症产生的蛋白质产生应答。研究者希望了解能否在受试者血液中发现对疫苗产生应答的免疫系统细胞。在另一项独立研究中,研究者将检测受试者血液中的血液和免疫细胞能否安全输注给其亲属,以及受试者的细胞能否使亲属体内的癌症缩小。受试者将接种的前两针疫苗名为“pNGVL4a-Sig/E7(detox)/HSP70”,其中含有DNA,即制造蛋白质的蓝图。该疫苗通过肌肉注射接种,注射部位为肩部或大腿。

随后将接种第三针,称为“TA-HPV”,其中含有一种牛痘病毒,可通过产生对抗癌症所需的T细胞来帮助第一针发挥作用。接种这些疫苗后,研究团队将采集参与者的免疫系统细胞,并将其输注给患有癌症的参与者亲属。采集方式为骨髓采集或采集参与者的循环血液,具体取决于参与者和参与者的亲属在加入试验后随机分入的组别。在本研究中使用这种异质性疫苗接种策略属于研究性应用,这意味着该疫苗方案尚未获得美国食品药品监督管理局(FDA)批准上市。FDA允许在本研究中使用该疫苗方案。根据既往临床研究,预期该疫苗方案及接种途径

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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