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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

HRS-1301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

该数据集对应的是一项在健康受试者中开展的临床研究，研究药物为HRS-1301，主要目的是评估其安全性、耐受性、药代动力学和药效学特征。研究适应症为高脂血症，属于内分泌系统疾病范畴中的血脂异常方向。该研究计划入组82名受试者，分为两部分（第一部分和第二部分）进行，涵盖单次给药和多次给药两种给药方式。研究方案中提及，样本量、治疗持续时间和随访时间可能会根据不断出现的数据进行相应调整。数据集来源于clinicaltrials.gov，主题标签为Hyperlipidemia，可为关注降脂药物早期临床开发的研究人员提供该研究的基本注册信息。

【数据集背景】

该数据集所对应的临床研究聚焦于高脂血症这一适应症。高脂血症是内分泌系统疾病中血脂异常领域的常见病症，与心血管疾病风险密切相关。研究药物HRS-1301拟用于该适应症方向的探索。本项研究为在健康受试者中开展的临床研究，旨在通过单次和多次给药，系统评估HRS-1301的安全性、耐受性、药代动力学和药效学表现。研究设计分为两部分，即第一部分和第二部分，计划入组82名受试者。研究方案同时指出，样本量、治疗持续时间和随访时间可能依据不断出现的数据作出调整，体现了早期临床研究设计中的灵活性。

【数据内容】

该数据集的内容围绕上述临床研究的基本注册信息展开，涵盖研究名称、研究条件（高脂血症）、研究目的（评估HRS-1301在健康受试者中单次和多次给药后的安全性、耐受性、药代动力学和药效学）、研究分期结构（分为第一部分和第二部分）、计划入组人数（82名受试者）以及关于样本量、治疗持续时间和随访时间可能调整的说明。主题标签为Hyperlipidemia。数据集本身不包含受试者个体层面的数据、具体检测指标数值或研究结果，源站未提供此类信息。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述提供了该研究的研究条件、研究目的、研究分期结构、计划入组人数以及可能的设计调整说明。除上述来源信息外，关于数据采集的具体流程、时间范围、更新频率等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于需要了解HRS-1301在健康受试者中开展的这项临床研究基本信息的场景，例如关注高脂血症治疗药物早期临床开发动态的研究人员、临床研究设计人员或医学信息分析人员。其主题标签Hyperlipidemia有助于在血脂异常相关数据检索中进行归类与发现。由于数据集仅包含研究注册层面的描述性信息，不适用于需要个体受试者数据、疗效结论或安全性统计结果的深度分析场景。

【使用方法】

使用者可依据该数据集所提供的研究名称、研究条件、研究目的、研究分期结构、计划入组人数及设计调整说明等信息，对该临床研究进行整体性了解与检索定位。该数据集可作为识别和追踪HRS-1301相关临床研究的入口信息。关于具体的数据下载方式、接口调用方法或配套分析工具，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来自clinicaltrials.gov的注册描述，属于研究方案层面的概要信息。其限制在于：不包含受试者个体数据、不包含具体的安全性、耐受性、药代动力学或药效学结果数值，也不包含研究最终结论。研究计划入组82名受试者，且样本量、治疗持续时间和随访时间可能根据不断出现的数据进行调整，因此相关设计信息可能随研究进展而变化。关于数据完整性、准确性校验机制及更新状态，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款或使用限制，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06857253

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06857253

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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：高脂血症。本研究旨在评估HRS-1301在健康受试者中单次和多次给药后的安全性、耐受性、药代动力学和药效学。研究分为两部分（第1部分和第2部分），计划入组82名受试者。样本量、治疗持续时间和随访时间的可能调整将取决于新出现的数据。

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