Pegtibatinase 治疗经典型高胱氨酸尿症患者(COMPOSE 研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Pegtibatinase 治疗经典型高胱氨酸尿症(HCU)的 COMPOSE 研究,本站归类为循环系统疾病/其他

Travere Therapeutics, Inc.Travere Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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时间序列Homocystinuria
Pegtibatinase as a Treatment for Patients With Classical Homocystinuria (HCU) (Also Known as the COMPOSE Study)

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Pegtibatinase 治疗经典型高胱氨酸尿症患者(COMPOSE 研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Pegtibatinase 治疗经典型高胱氨酸尿症(HCU)的 COMPOSE 研究,本站归类为循环系统疾病/其他。源站描述显示研究覆盖队列1至6,主要目的是评估 pegtibatinase 的安全性与耐受性,通过医学检查、血液和尿液检测衡量副作用、实验室指标变化、心电图电活动变化以及机体是否产生针对 pegtibatinase 的抗体;次要目的包括了解单次和重复给药后体内 pegtibatinase 水平及其对相关物质水平的影响。数据可用于了解该试验的设计与安全性评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:高胱氨酸尿症。主要目标——队列1-6 研究人员正在开展这项研究,以了解 pegtibatinase 是否安全且可耐受(即参与者的感受如何)。研究人员将使用医学检查、血液检测和尿液检测来衡量副作用(可能与研究治疗相关也可能无关的非预期健康问题)、实验室检测的变化以及心脏电活动的变化(通过心电图或“ECG”测量),以及身体是否产生抗体来对抗 pegtibatinase。抗体是身体产生的蛋白质,可能会阻止 pegtibatinase 发挥作用或可能导致副作用。次要目标——队列1-6 研究人员还想了解: 单次和重复给药后体内 pegtibatinase 的水平是多少? pegtibatinase 如何影响身体产生的某些物质的水平

【主题与分类】

主题标签:Homocystinuria。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03406611

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:高胱氨酸尿症。主要目标——队列1-6 研究人员正在开展本研究,以了解pegtibatinase是否安全且可耐受(即受试者的感受)。研究人员将通过体格检查、血液检查和尿液检查来评估副作用(可能与研究治疗相关或不相关的不良健康问题)、实验室检查指标的变化以及心脏电活动的变化(通过心电图或“ECG”测量),并评估机体是否产生针对pegtibatinase的抗体。抗体是机体产生的蛋白质,可能使pegtibatinase失效或引起副作用。次要目标——队列1-6 研究人员还希望了解:* 单次和多次给药后体内pegtibatinase的水平如何?* pegtibatinase如何影响机体分解和生成同型半胱氨酸时产生的某些物质的水平?* pegtibatinase对眼睛、骨骼、心理健康和认知功能有何影响?研究人员将使用血液检查、体格检查和问卷来回答这些问题。

第7队列 目标 第7组面向符合研究要求的5至11岁儿童(或“儿科参与者”)。研究人员在第7组开展本部分研究,旨在了解pegtibatinase对HCU患儿是否安全、可耐受(即参与者的感受如何),以及给药后是否会提高抗体水平。研究人员将通过血液检查和体格检查来评估研究期间发生的副作用、实验室检查指标变化、心脏电活动、抗体水平、生命体征,以及甲硫氨酸水平过高或过低的儿科参与者人数。研究人员将使用问卷来统计需要增加饮食中蛋白质摄入的儿科参与者人数。研究人员在第7组开展本部分研究,还希望了解:* W

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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