Atrasentan治疗蛋白尿性肾小球疾病患者

本数据集来自clinicaltrials.gov,为AFFINITY研究,是一项评估atrasentan在蛋白尿性肾小球疾病患者中疗效与安全性的2期开放标签篮式研究

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clinicaltrials
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蛋白质预测IgA NephropathyFocal Segmental GlomerulosclerosisAlport SyndromeDiabetic Kidney DiseaseDiabetic Nephropathy Type 2Immunoglobulin A Nephropathy
Atrasentan in Patients With Proteinuric Glomerular Diseases

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Atrasentan治疗蛋白尿性肾小球疾病患者

本数据集来自clinicaltrials.gov,为AFFINITY研究,是一项评估atrasentan在蛋白尿性肾小球疾病患者中疗效与安全性的2期开放标签篮式研究。覆盖IgA肾病、局灶节段性肾小球硬化、Alport综合征、糖尿病肾病及2型糖尿病肾病等病种,入组患者存在肾功能进行性丧失风险。研究计划入组约100例患者,每队列约20例,接受0.75 mg atrasentan每日一次治疗52周。数据可用于分析该药物对蛋白尿及肾功能相关结局的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:IgA肾病、局灶节段性肾小球硬化、Alport综合征、糖尿病肾病、2型糖尿病肾病、免疫球蛋白A肾病。AFFINITY研究是一项2期、开放标签、篮式研究,旨在评估atrasentan在存在肾功能进行性丧失风险的蛋白尿性肾小球疾病患者中的疗效和安全性。队列将包括以下患者: IgA肾病(IgAN),尿蛋白:肌酐比值(UPCR)为0.5至小于1.0 g/g 局灶节段性肾小球硬化(FSGS) Alport综合征 糖尿病肾病(DKD),在RAS抑制剂和SGLT2抑制剂背景治疗基础上。随着数据可用,可能会增加额外队列。研究将入组约100例患者。每个队列将入组约20例患者,接受0.75 mg atrasentan每日一次治疗52周。该研究将

【主题与分类】

主题标签:IgA Nephropathy、Focal Segmental Glomerulosclerosis、Alport Syndrome、Diabetic Kidney Disease、Diabetic Nephropathy Type 2、Immunoglobulin A Nephropathy。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/NCT04573920

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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

疾病:IgA肾病、局灶节段性肾小球硬化、Alport综合征、糖尿病肾病、2型糖尿病肾病、免疫球蛋白A肾病。AFFINITY研究是一项2期、开放标签、篮式研究,旨在评估atrasentan在有进行性肾功能丧失风险的蛋白尿性肾小球疾病患者中的疗效和安全性。队列将包括以下患者:* IgA肾病(IgAN),尿蛋白:肌酐比值(UPCR)为0.5至小于1.0 g/g * 局灶节段性肾小球硬化(FSGS)* Alport综合征 * 在RAS抑制剂和SGLT2抑制剂背景治疗基础上的糖尿病肾病(DKD)。随着数据的可用,可能会增加其他队列。该研究将入组约100名患者。每个队列将入组约20名患者,接受0.75 mg atrasentan每日一次治疗52周。该研究还将评估1.5 mg atrasentan每日一次在FSGS受试者中的疗效和安全性,这些受试者接受了0.75 mg atrasentan且耐受良好。

患者将被允许继续进入治疗扩展期,并接受口服阿曲生坦每日一次,最多再延长84周(总最大治疗时间为188周)。本研究的主要目的是评估阿曲生坦对蛋白尿(针对IgAN、FSGS和Alport综合征患者)或白蛋白尿(针对DKD患者)水平的影响。探索性目的包括评估以eGFR衡量的肾功能随时间的变化、安全性和耐受性。为便于在此期间参与研究,在当地法规允许的情况下,可提供使用远程医疗和家庭健康的远程研究访视选项。

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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