Pegtibatinase治疗经标准治疗的经典型高胱氨酸尿症参与者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦经典型高胱氨酸尿症(HCU)患者在接受标准治疗基础上使用Pegtibatinase的临床研究

Travere Therapeutics, Inc.Travere Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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蛋白质预测Homocystinuria
Pegtibatinase as a Treatment for Participants With Classical Homocystinuria (HCU) Receiving Standard of Care Treatment

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Pegtibatinase治疗经标准治疗的经典型高胱氨酸尿症参与者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦经典型高胱氨酸尿症(HCU)患者在接受标准治疗基础上使用Pegtibatinase的临床研究。研究主要目的是了解皮下注射Pegtibatinase对同型半胱氨酸和蛋氨酸水平的影响,并通过血液检测测量这些变化。次要目标包括评估药物的安全性和耐受性、体内过程、抗体产生情况以及对患者日常生活的影响。研究采用血液检测、尿液检测、体格检查和问卷等方法,覆盖儿童和成人,属于全球性研究。可用于内分泌系统疾病和先天性代谢缺陷领域的治疗评估与预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:高胱氨酸尿症。主要目标:研究人员希望进一步了解,在已经接受标准治疗的参与者中,皮下注射pegtibatinase将如何影响同型半胱氨酸和蛋氨酸水平。研究期间将使用血液检测来测量这些水平的变化。次要目标:研究人员还想了解: pegtibatinase是否安全且可耐受(它让参与者感觉如何)? pegtibatinase如何在全身移动? pegtibatinase是否产生抗体(身体产生的可能阻止pegtibatinase发挥作用或引起副作用的蛋白质)? pegtibatinase如何影响HCU参与者的日常生活?研究人员将使用血液检测、尿液检测、体格检查和问卷来回答这些问题。研究人群与治疗:这是一项全球性研究,将包括儿童和成人

【主题与分类】

主题标签:Homocystinuria。本站分类:内分泌系统疾病/先天性代谢缺陷。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06247085

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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

疾病:高胱氨酸尿症。主要目标:研究人员希望进一步了解,在已接受标准治疗的受试者中,皮下注射pegtibatinase将如何影响同型半胱氨酸和蛋氨酸水平。研究期间将通过血液检测来测量这些水平的变化。次要目标:研究人员还希望了解:* pegtibatinase是否安全且可耐受(受试者感觉如何)?* pegtibatinase如何在体内分布?* pegtibatinase是否会产生抗体(机体产生的可能阻止pegtibatinase发挥作用或引起副作用的蛋白质)?* pegtibatinase如何影响HCU受试者的日常生活?研究人员将使用血液检测、尿液检测、体格检查和问卷来回答这些问题。研究人群与治疗:这是一项全球性研究,将纳入12至65岁的儿童和成人。研究受试者将继续接受其标准治疗。受试者将被随机(如同抛硬币)分配到2组中的1组,接受以下任一治疗:* pegtibatinase,或* 不含任何药物的注射剂(或“安慰剂”)。

这些药物以皮下注射方式给药,每周2次,最长持续24周。在研究完成之前,研究人员和受试者均不知道受试者接受的是哪种治疗。研究持续时间与访视:受试者参与研究的时间可能长达38周,包括最长4周的筛选期、最长6周的治疗前期(在此期间,受试者将与营养师(专门从事营养工作的医疗专业人员)讨论其当前饮食)、最长24周的双盲治疗期,以及在最后一剂研究药物给药后4周完成的安全性随访访视。完成双盲治疗期的受试者可能有资格在完成安全性随访访视之前加入ENSEMBLE研究。符合所有研究要求的受试者最多可进行58次研究访视。访视可能持

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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