MET-2 复发性艰难梭菌感染(CDI)临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为复发性艰难梭菌感染(CDI)的 MET-2 临床研究。MET-2 是一种源自健康供体粪便的明确微生物群落,作为粪菌移植的替代疗法,由正常寄居于健康人肠道的活微生物组成,并非药物或生物制品

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clinicaltrials
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基因组Clostridium Difficile Infection
MET-2 Clinical Study for Recurrent Clostridium Difficile Infection (CDI)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

MET-2 复发性艰难梭菌感染(CDI)临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为复发性艰难梭菌感染(CDI)的 MET-2 临床研究。MET-2 是一种源自健康供体粪便的明确微生物群落,作为粪菌移植的替代疗法,由正常寄居于健康人肠道的活微生物组成,并非药物或生物制品。研究为开放标签、单中心、多剂量试点试验,计划招募 19 名患者,先接受 2 天每日负荷剂量,随后 8 天维持剂量;首次剂量治疗失败者可接受更高剂量的第二次负荷。数据可用于了解该疗法的试验设计与消化系统疾病治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:艰难梭菌感染。微生物生态系统疗法(MET)是一种针对使人衰弱的复发性艰难梭菌感染的新治疗方法,作为粪便移植的替代方案而开发。该治疗不是药物或生物制品,而是由通常寄居于健康个体人类肠道中的活微生物组成。该产品是源自健康供体粪便的明确微生物群落,称为微生物生态系统治疗剂-2(MET-2)。在这项开放标签、单中心、多剂量的试点研究中,将招募 19 名患者。患者将在 2 天内接受 MET-2 的初始每日负荷剂量,随后在 8 天内接受 MET-2 的维持剂量。首次剂量后出现治疗失败的患者可接受第二次更高负荷剂量的 MET-2。第二次负荷剂量 MET- 失败的患者

【主题与分类】

主题标签:Clostridium Difficile Infection。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02865616

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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:艰难梭菌感染。微生物生态系统疗法(MET)是一种治疗令人衰弱的复发性艰难梭菌感染的新方法,其开发作为粪便移植的替代方案。该疗法并非药物或生物制品,而是由通常定植于健康个体人类肠道中的活微生物组成。该产品是一种源自健康供体粪便的明确微生物群落,称为微生物生态系统治疗剂-2(MET-2)。在这项开放标签、单中心、多剂量试点研究中,将招募19名患者。患者将接受为期2天的MET-2初始每日负荷剂量,随后接受为期8天的MET-2维持剂量。首次给药后出现治疗失败的患者可接受第二次更高负荷剂量的MET-2。第二次MET-2负荷剂量失败的患者可通过结肠镜接受更高剂量的MET-2。主要目标是在最后一剂MET-2后30天时腹泻临床缓解且无CDI复发,即无腹泻症状复发且实验室确认有C.

difficile 在末次治疗给药后30天。次要目标为:i)安全性和耐受性,包括2级或以上不良事件;ii)整体健康状况,包括基于标准化IBS问卷的排便次数和精力水平等;iii)30天时粪便中MET-2细菌的存在情况,基于DNA测序;以及iv)随访期结束时的死亡率——还将通过对随访期间任何死亡患者进行详细的临床病历审查,确定归因于CDI的死亡率。

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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