儿童按标准治疗使用研究不足药物的药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究儿童按治疗照护者处方标准治疗使用研究不足药物的药代动力学(PK),并探索其药效动力学(PD)

Daniel BenjaminDaniel Benjamin
clinicaltrials
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蛋白质回归AdenovirusAnesthesiaAnxietyAnxiolysisAutismAutistic DisorderBacterial MeningitisBacterial SepticemiaBenzodiazepineBipolar DisorderBone and Joint InfectionsCentral Nervous System Infections
Pharmacokinetics of Understudied Drugs Administered to Children Per Standard of Care

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童按标准治疗使用研究不足药物的药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究儿童按治疗照护者处方标准治疗使用研究不足药物的药代动力学(PK),并探索其药效动力学(PD)。覆盖腺病毒、麻醉、焦虑、抗焦虑、自闭症、自闭症谱系障碍、细菌性脑膜炎、细菌性败血症等状况。数据通过标准治疗给药期间采集生物样本获得,不涉及研究方案内为儿童开药。可用于评估儿童与成人及不同儿科年龄组或特殊人群之间 PK 差异,并支持相关药物在儿科人群中的回归建模与用药分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腺病毒、麻醉、焦虑、抗焦虑治疗、自闭症、孤独症障碍、细菌性脑膜炎、细菌性败血症。本研究的目的是描述根据治疗照护者处方按标准护理给予儿童的未充分研究药物的药代动力学(PK)特征。这将通过在按照护者处方进行标准护理给药期间收集生物样本实现。向儿童开具药物不属于本方案的一部分。目标1:评估目前给予儿童的未充分研究药物的PK。假设1:未充分研究药物在儿童中的PK将不同于成人,并且在儿童中因儿科年龄组或特殊人群而异。目标2:探索目前给予儿童的未充分研究药物的药效学(PD)。假设2:目标药物在儿童中的PD将不同于成人。目标3:评估遗传因素、代谢和蛋白质谱对治疗暴露的影响。假设3:药物代谢酶的遗传多态性以及代谢和蛋白质组学谱将影响儿童中的药物暴露。

【主题与分类】

主题标签:Adenovirus、Anesthesia、Anxiety、Anxiolysis、Autism、Autistic Disorder、Bacterial Meningitis、Bacterial Septicemia、Benzodiazepine、Bipolar Disorder。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01431326

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01431326

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    • 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:腺病毒、麻醉、焦虑、抗焦虑治疗、自闭症、孤独症障碍、细菌性脑膜炎、细菌性败血症。本研究的目的是描述根据治疗照护者处方按标准照护给予儿童的未充分研究药物的药代动力学(PK)。这将通过在按照照护者处方进行标准照护给药期间收集生物样本实现。向儿童开具药物不会成为本方案的一部分。目标1:评估目前给予儿童的未充分研究药物的PK。假设1:未充分研究药物在儿童中的PK将不同于成人,并且在儿童内部根据儿科年龄组或特殊人群而不同。目标2:探索目前给予儿童的未充分研究药物的药效学(PD)。假设2:目标药物在儿童中的PD将不同于成人。目标3:评估遗传因素、代谢和蛋白质谱对治疗暴露的影响。

假设三:药物代谢酶的遗传多态性以及代谢和蛋白质组学特征将影响儿童体内的药物暴露。

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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