AZD0780在健康受试者中的安全性、耐受性、药代动力学和药效学研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦内分泌系统疾病中的血脂异常,收录一项AZD0780在健康受试者中开展的I期、首次人体、随机、单盲、安慰剂对照研究

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其他回归Dyslipidemia
A Study to Assess the Safety, Tolerability, Pharmacokinetics, and Pharmacodynamics of AZD0780 in Healthy Subjects

基本信息

模态
其他
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

AZD0780在健康受试者中的安全性、耐受性、药代动力学和药效学研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦内分泌系统疾病中的血脂异常,收录一项AZD0780在健康受试者中开展的I期、首次人体、随机、单盲、安慰剂对照研究。研究覆盖健康男性及无生育能力的健康女性,包括中国和日本族裔,计划在最多4个研究中心进行,Part A计划56例受试者,Part B计划141例受试者。数据可用于评估AZD0780的安全性、耐受性、药代动力学与药效动力学特征,支持早期临床剂量探索与后续研究设计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血脂异常。这是一项I期、首次人体(FIH)、随机、单盲、安慰剂对照研究,在健康男性及/或无生育能力的健康女性受试者中开展,包括中国和日本族裔的健康受试者,在多个中心(最多4个研究中心)进行。Part A计划入组56例受试者,Part B计划入组141例受试者。 Part A: 最长28天的筛选期。 入住研究中心(第-1天或第-2天)。 治疗期(第1天至第3天),第1天单次给予AZD0780或安慰剂。受试者将于第3天出院。 所有队列在试验用药品(IMP)给药后5至7天内进行随访访视。 从第3队列起,在IMP给药后9至11天内进行额外随访访视。(i)Part A1——计划研究最多5个AZD0780剂量队列。取决于

【主题与分类】

主题标签:Dyslipidemia。本站分类:内分泌系统疾病/血脂异常。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05384262

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    • 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

适应症:血脂异常。这是一项I期、首次人体(FIH)、随机、单盲、安慰剂对照研究,在多个中心(最多4个研究中心)对健康的男性受试者和/或非生育潜力的健康女性受试者进行,包括中国和日本族裔的健康受试者。计划A部分入组56名受试者,B部分入组141名受试者。* A部分:* 筛选期最长28天。* 入住研究中心(第-1天或第-2天)。* 治疗期(第1天至第3天),第1天单次给予AZD0780或安慰剂。受试者将在第3天出院。* 所有队列在试验用药品(IMP)给药后5至7天内进行随访访视。* 从第3队列起,在IMP给药后9至11天内进行额外随访访视。(i) A1部分——计划研究最多5个AZD0780剂量队列。根据研究结果,可能增加最多4个额外剂量队列。每个队列内,6名受试者将随机接受AZD0780,2名受试者随机接受安慰剂。

每个递增剂量队列的给药将以哨兵子队列中的2名受试者开始,其中1名受试者随机接受AZD0780,1名受试者随机接受安慰剂。(ii) A2部分——从A1部分选定队列中的受试者将在IMP首次给药后不早于9天返回研究中心,并在摄入高热量、高脂肪早餐后接受AZD0780或安慰剂,以评估食物对AZD0780药代动力学的影响。在两个部分中,受试者将留在研究中心直至给药后48小时。• B部分:* 全球多剂量递增(MAD)队列——计划研究最多3个剂量队列。每个队列将有20名受试者参与,接受AZD0780或安慰剂,按3:1随机分配,给药28天。根据研究结果,可能会在最多3个额外队列中增加3个额外剂量水平(每队列最多20名受试者)。* Japa

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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