个性化免疫评分预测免疫受损患者严重感染事件及定制管理(PERISCOPE)

PERISCOPE 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦免疫受损患者与移植患者感染风险。移植改善了血液病及终末期器官疾病患者的临床状况,但避免排斥所需的免疫抑制治疗会显著增加机会性感染

Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo di PaviaFondazione IRCCS Policlinico San Matteo di Pavia
clinicaltrials
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其他预测Immunocompromised PatientsTransplant PatientsInfections
Personalized Immunological Score for the Prediction of Severe Infectious Events in Immunocompromised Patients and Tailored Management (PERISCOPE)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

个性化免疫评分预测免疫受损患者严重感染事件及定制管理(PERISCOPE)

PERISCOPE 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦免疫受损患者与移植患者感染风险。移植改善了血液病及终末期器官疾病患者的临床状况,但避免排斥所需的免疫抑制治疗会显著增加机会性感染。尽管抗菌药物不断发展,感染仍是免疫受损患者死亡和发病的重要原因。免疫功能检测可用于监测 T 细胞功能并调整免疫抑制方案,移植中心常前瞻性监测免疫恢复,白细胞和 T 淋巴细胞亚群计数是基础方法。该数据可用于预测严重感染事件并支持个体化管理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:免疫受损患者、移植患者、感染。移植改善了许多血液病和终末期器官疾病患者的临床状况。然而,为避免器官排斥所必需的免疫抑制治疗对机会性感染的发生有重要影响。尽管开发了有效的抗菌药物,感染性疾病仍与免疫受损患者的死亡率和发病率相关。免疫功能检测可用于监测 T 细胞功能并最终调整免疫抑制。鉴于细胞免疫重建与感染风险之间的反向关系,许多移植中心前瞻性监测移植后免疫恢复。一些基础方法有用,包括白细胞和 T 淋巴细胞亚群计数。鉴于复杂性

【主题与分类】

主题标签:Immunocompromised Patients、Transplant Patients、Infections。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07379554

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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

条件:免疫功能低下患者、移植患者、感染。移植改善了許多血液疾病和終末期器官疾病患者的臨床狀況。然而,為避免器官排斥所必需的免疫抑制治療,在機會性感染的發生中具有關鍵影響。儘管已開發出有效的抗微生物藥物,感染性疾病仍與免疫功能低下患者的死亡率和發病率相關。可採用免疫功能檢測來監測T細胞功能,並最終調整免疫抑制治療。鑑於細胞免疫重建與感染風險之間的反向關係,許多移植中心對移植後的免疫恢復進行前瞻性監測。一些基本方法是有用的,包括白細胞和T淋巴細胞亞群計數。鑑於解決感染所需的免疫反應的複雜性,功能檢測是必要的,而唯一獲得FDA批准的檢測是Cyclex-Immuknow。病毒感染在T細胞缺陷患者中很常見,在接受高劑量類固醇治療的患者中尤其值得關注。

机会性感染在免疫抑制最严重的时期较为常见,而社区获得性感染,包括真菌和呼吸道病毒感染,则需在长期阶段加以考虑。CD4+和CD8+ T淋巴细胞计数降低与机会性感染风险相关,包括人巨细胞病毒(HCMV)。此外,在儿童造血干细胞移植受者(HSCTRs)中,人鼻病毒(HRV)载量的下降与T-CD4+、T-CD8+和NK淋巴细胞的显著增加相关,提示细胞免疫在病毒清除和感染控制中具有关键作用。近期一项研究表明,NK细胞细胞毒活性低下与肾移植受者发生严重感染的风险增加相关,提示评估NK细胞功能或可作为免疫功能受损者感染的预测指标。

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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