XOMA 052 治疗家族性寒冷自身炎症综合征/Muckle-Wells 综合征与 Behcet 病的初步研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 XOMA 052 在自身炎症性疾病中的探索性研究,涉及家族性寒冷自身炎症综合征(FCAS)、Muckle-Wells 综合征(MWS)以及 Behcet 病(BD)成年受试者

基本信息
资源简介
XOMA 052 治疗家族性寒冷自身炎症综合征/Muckle-Wells 综合征与 Behcet 病的初步研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 XOMA 052 在自身炎症性疾病中的探索性研究,涉及家族性寒冷自身炎症综合征(FCAS)、Muckle-Wells 综合征(MWS)以及 Behcet 病(BD)成年受试者。源站描述指出,自身炎症性疾病以炎症发作但缺乏高滴度自身抗体或抗原特异性 T 细胞为特征,且遗传与临床证据显示 IL-1 在部分此类疾病中具有致病作用。XOMA 052 是一种人重组 IL-1beta 抗体,对 IL-1beta 具有皮摩尔级亲和力。该数据可用于了解 IL-1 阻断在相关疾病中的研究设计,并支撑治疗反应预测等分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Muckle Wells 综合征、自身炎症、Behcet 病。自身炎症性疾病是以炎症发作为特征的疾病,与自身免疫性疾病不同,其缺乏高滴度自身抗体或抗原特异性 T 细胞的产生。越来越多的遗传学和临床证据表明,Interleukin-1(IL-1)在若干此类疾病中发挥致病作用。这项探索性研究旨在检验实验性候选药物 XOMA 052(XOMA (US), LLC)在患有与 cryopyrin 编码 CIAS1 突变相关的家族性寒冷自身炎症综合征(FCAS)或 Muckle-Wells 综合征(MWS)的成年受试者中,以及在患有 Behcet 病(BD)的成年受试者中的效用,BD 是一种可能对 IL-1 阻断有反应的疾病。XOMA 052 是一种人重组 IL-1beta 抗体,对 IL-1beta 具有皮摩尔级亲和力,an
【主题与分类】
主题标签:Muckle Wells Syndrome、Autoinflammatory、Behcet's Disease。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01211977
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01211977
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:穆克尔-韦尔斯综合征、自身炎症性疾病、白塞病。自身炎症性疾病是一类以炎症发作为特征的疾病,与自身免疫性疾病不同,这类疾病不产生高滴度的自身抗体或抗原特异性T细胞。越来越多的遗传学和临床证据表明,白介素-1(IL-1)在多种此类疾病中发挥致病作用。本探索性研究旨在考察实验性候选药物XOMA 052(XOMA(美国)有限责任公司)在治疗伴有编码cryopyrin的CIAS1基因突变的家族性寒冷自身炎症综合征(FCAS)或穆克尔-韦尔斯综合征(MWS)的成年受试者中的效用,以及在白塞病(BD)成年受试者中的效用——白塞病可能对IL-1阻断治疗有应答。XOMA 052是一种人重组IL-1β抗体,对IL-1β具有皮摩尔级亲和力,在人体内的β半衰期为22.4天。该药物目前正处于治疗2型糖尿病的2期临床研究阶段,初步研究已显示其具有对抗炎症临床和生化指标的活性。
这项初步研究旨在探讨:1) XOMA 052在治疗FCAS/MWS中的效用,该疾病已知对IL-1阻断有响应,如使用阿那白滞素(Kineret®,重组IL-1受体拮抗剂)、利纳西普(Arcalyst®,IL-1陷阱,IL-1受体与IgG Fc部分的融合蛋白)和卡纳津单抗(Ilaris®,IL-1β阻断抗体)治疗所显示的响应;后两者已被FDA批准用于治疗此病症;2) XOMA 052治疗FCAS/MWS的药代动力学和药效学;3) XOMA 052对BD实验室生物标志物的影响;以及4) XOMA 052治疗BD效用的探索性评估。对于FCAS/MWS,将在停用当前使用的IL-1抑制剂后的基线时测量自身炎症性疾病的生化和临床相关性指标。受试者
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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