评估TOUR006在慢性肾病伴hs-CRP升高患者中的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对慢性肾脏病伴高敏C反应蛋白升高患者的二期临床研究。研究评估全人源抗IL-6单克隆抗体TOUR006按季度和每月皮下给药的安全性、耐受性、药代动力学及降低CRP的效果

Tourmaline Bio, Inc., a Novartis CompanyTourmaline Bio, Inc., a Novartis Company
clinicaltrials
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时间序列预测Chronic Kidney DiseasesChronic Kidney InsufficiencyChronic Renal DiseasesChronic Renal InsufficiencyKidney Insufficiency, ChronicC-Reactive ProteinHigh Sensitivity C-Reactive ProteinHs-CRPhsCRP
A Study to Evaluate TOUR006 in Patients With Chronic Kidney Disease and Elevated Hs-CRP

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估TOUR006在慢性肾病伴hs-CRP升高患者中的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对慢性肾脏病伴高敏C反应蛋白升高患者的二期临床研究。研究评估全人源抗IL-6单克隆抗体TOUR006按季度和每月皮下给药的安全性、耐受性、药代动力学及降低CRP的效果。数据覆盖慢性肾病、慢性肾功能不全、C反应蛋白及高敏C反应蛋白等主题,可用于分析IL-6驱动炎症与心血管疾病的关系,以及药物对hs-CRP这一药效学标志物的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肾脏病、慢性肾功能不全、慢性肾脏疾病、慢性肾功能不全、慢性肾功能不全、C反应蛋白、高敏C反应蛋白、Hs-CRP。既往临床研究表明,IL-6驱动的炎症在包括动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)和心力衰竭在内的心血管疾病发病机制中起关键作用。这项2期研究将评估TOUR006按季度和每月皮下给药的安全性、耐受性、药代动力学和降低CRP的效果,TOUR006是一种针对IL-6的全人源单克隆抗体。TOUR006结合IL-6细胞因子并抑制下游IL-6信号传导,从而降低药效学标志物hs-CRP。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Kidney Diseases、Chronic Kidney Insufficiency、Chronic Renal Diseases、Chronic Renal Insufficiency、Kidney Insufficiency, Chronic、C-Reactive Protein、High Sensitivity C-Reactive Protein、Hs-CRP、hsCRP。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06362759

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    • 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。

数据说明

条件:慢性肾脏病、慢性肾功能不全、慢性肾脏疾病、慢性肾功能衰竭、肾功能不全(慢性)、C反应蛋白、高敏C反应蛋白、Hs-CRP。既往临床研究提示,IL-6驱动的炎症在心血管疾病(包括动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)和心力衰竭)的发病机制中发挥关键作用。这项2期研究将评估每季度和每月皮下注射TOUR006的安全性、耐受性、药代动力学和降低CRP的效果。TOUR006是一种全人源抗IL-6单克隆抗体。TOUR006与IL-6细胞因子结合并抑制下游IL-6信号传导,从而降低药效学标志物hs-CRP。

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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