健康供体微生物组 MTP-101-C 用于激素依赖或难治性免疫相关皮肤不良事件与免疫介导性结肠炎
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦健康供体微生物组 MTP-101-C 在激素依赖或难治性免疫相关皮肤不良事件(irCAEs)与免疫介导性结肠炎(IMC)中的应用

基本信息
资源简介
健康供体微生物组 MTP-101-C 用于激素依赖或难治性免疫相关皮肤不良事件与免疫介导性结肠炎
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦健康供体微生物组 MTP-101-C 在激素依赖或难治性免疫相关皮肤不良事件(irCAEs)与免疫介导性结肠炎(IMC)中的应用。研究为期 42 天,入组接受 anti-PD(L)1 和/或 anti-CTLA-4 单药或联合其他研究药物的患者,不限治疗场景与线数。患者不接受抗生素预处理,接受含约 5 x 10^11 细菌的胶囊化粪菌 MTP-101-C 治疗 28 天,期间快速减停激素,并在 hdFMT 完成后及第 6 周重复 irAE 终点评估,定期采集生物样本。数据可用于探索微生物组干预与免疫相关不良事件转归的关联(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:免疫介导性结肠炎(IMC)、免疫相关皮炎。研究将在 42 天内进行。接受 anti-PD(L)1 和/或 anti-CTLA-4 单药或与其他研究药物联合治疗的患者符合入组条件。入组不受治疗场景(辅助、转移)和/或治疗线数(1L、2L 等)限制。入组后,患者将接受 MTP-101-C(胶囊化粪菌微生物群,含约 5 x 10^11 个源自健康供体的细菌)治疗,且不进行预先抗生素调理。MTP-101-C 将持续 28 天,期间激素将快速减量。irAE 终点评估将在 hdFMT 完成后(D+28 至 D+35)以及 6 周时(D+42 至 D+49)重复进行。将定期获取生物样本。MTP-101-C 治疗总持续时间为 4 周。本研究旨在确定不同的致病共生菌支配
【主题与分类】
主题标签:Immune-mediated Colitis (IMC)、Immune-related Dermatitis。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06499896
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06499896
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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
疾病状态:免疫介导性结肠炎(IMC)、免疫相关性皮炎。本研究将为期42天。正在接受抗PD(L)1和/或抗CTLA-4单药治疗或与其他研究性药物联合治疗的患者符合入组条件。入组不受治疗背景(辅助治疗、转移性治疗)和/或治疗线数(一线、二线等)的限制。入组后,患者将接受MTP-101-C(封装粪菌微生物群,含约5×10^11个来源于健康供体的细菌)治疗,无需预先抗生素调理。MTP-101-C将持续给药28天,在此期间类固醇将快速减量。在hdFMT完成后(第28天至第35天)及第6周(第42天至第49天)将重复进行irAE终点评估。将定期采集生物标本。MTP-101-C治疗总持续时间为4周。本研究旨在确定不同的致病共生菌驱动不同irAE的发生,包括类固醇难治性irCAE或IMC;并基于已验证的队列特异性评估标准——改良CTCAE分级系统(队列1)或内镜评估量表(完整Mayo评分,FMS)(队列2)——确定hdFMT给药可改善irCAE或IMC。
此外,本试验旨在表明炎症病理的改善与以下关键次要目标相关:1) 特异性irAE毒性的PRO FACT-ICM改善;2) 临床评估量表。同时,本研究将测量症状改善与综合生物标志物变化之间的相关性,这些生物标志物包括肠道炎症指标(粪便钙卫蛋白)、细菌定植(宏基因组学)以及对供体细菌的反应性(IgG-seq);探索微生物组调节对以下方面的影响:停用类固醇的时间、恢复治疗的时间、至下一次治疗的时间、通过FMS评估的临床缓解、通过PMS评估的临床缓解以及关键生存终点。
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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