Bardoxolone Methyl 治疗肺动脉高压患者评估 (PH) - LARIAT
覆盖的疾病包括肺动脉高压、间质性肺病、特发性间质性肺炎、特发性肺纤维化、结节病、呼吸性细支气管炎伴间质性肺病及脱屑性间质性肺炎
基本信息
资源简介
Bardoxolone Methyl 治疗肺动脉高压患者评估 (PH) - LARIAT
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕 Bardoxolone Methyl 在肺动脉高压（PH）患者中的评估研究（LARIAT）。覆盖的疾病包括肺动脉高压、间质性肺病、特发性间质性肺炎、特发性肺纤维化、结节病、呼吸性细支气管炎伴间质性肺病及脱屑性间质性肺炎。Bardoxolone Methyl 通过诱导 Nrf2 和抑制 NF-κB 发挥广泛的分子与药理作用，可能针对 PH 病理生理的多个方面，包括抑制促炎介质激活、增强内皮 NO 生物利用度、改善代谢功能障碍、抑制血管增殖和防止适应不良重构。该数据可用于相关疾病机制与治疗研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：肺动脉高压、肺动脉高压、间质性肺病、特发性间质性肺炎、特发性肺纤维化、结节病、呼吸性细支气管炎伴间质性肺病、脱屑性间质性肺炎。Bardoxolone Methyl 的分子和药理作用广泛，通过诱导 Nrf2 和抑制 NF-κB 实现。因此，Bardoxolone Methyl 可能针对 PH 病理生理的多个方面，因为它抑制促炎介质的激活、增强内皮 NO 生物利用度、改善代谢功能障碍、抑制血管增殖并防止适应不良重构。此外，现有疗法主要仅靶向平滑肌细胞，而 Bardoxolone Methyl 靶向与 PH 相关的多种细胞类型，包括内皮细胞、平滑肌细胞和 ma
【主题与分类】
主题标签：Pulmonary Arterial Hypertension、Pulmonary Hypertension、Interstitial Lung Disease、Idiopathic Interstitial Pneumonia、Idiopathic Pulmonary Fibrosis、Sarcoidosis、Desquamative Interstitial Pneumonia、Cryptogenic Organizing Pneumonia、Acute Interstitial Pneumonitis。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02036970
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02036970
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- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
疾病：肺动脉高压、肺高血压、间质性肺病、特发性间质性肺炎、特发性肺纤维化、结节病、呼吸性细支气管炎伴间质性肺病、脱屑性间质性肺炎。甲基巴多索隆的分子和药理作用广泛，通过诱导Nrf2和抑制NF-κB实现。因此，甲基巴多索隆可能针对肺动脉高压病理生理学的多个方面，因为它抑制促炎介质的激活，增强内皮一氧化氮的生物利用度，改善代谢功能障碍，抑制血管增生，并防止不良适应性重塑。此外，现有疗法主要仅针对平滑肌细胞，而甲基巴多索隆则针对与肺动脉高压相关的多种细胞类型，包括内皮细胞、平滑肌细胞和巨噬细胞。本研究分为两部分。第一部分：研究的第一部分将包括剂量探索阶段和剂量滴定阶段。
第2部分（扩展期）：第1部分中所有按计划完成16周治疗期的患者将有资格直接进入扩展期，以评估巴多索隆甲基的中期和长期安全性和有效性。
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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