成人阵发性睡眠性血红蛋白尿症患者中长期接受Pozelimab联合Cemdisiran治疗的安全性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人阵发性睡眠性血红蛋白尿症(PNH)患者,研究实验性药物Pozelimab与Cemdisiran联合治疗方案的长期安全性和有效性

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clinicaltrials
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蛋白质预测Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria
A Study in Adult Patients With Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria (PNH) to Evaluate How Safe Long-term Treatment With Pozelimab + Cemdisiran Combination Therapy is and How Well it Works

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

成人阵发性睡眠性血红蛋白尿症患者中长期接受Pozelimab联合Cemdisiran治疗的安全性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人阵发性睡眠性血红蛋白尿症(PNH)患者,研究实验性药物Pozelimab与Cemdisiran联合治疗方案的长期安全性和有效性。数据覆盖治疗过程中多个研究问题,包括联合方案的有效性、可能出现的副作用、不同时间点各药物在血液中的浓度,以及机体是否产生针对研究药物的抗体。该数据可用于评估该联合疗法在PNH患者中的长期获益与风险,支持血液疾病治疗领域的临床研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阵发性睡眠性血红蛋白尿症。本研究正在研究一种由两种实验性药物pozelimab和cemdisiran组成的实验性治疗组合。该研究聚焦于阵发性睡眠性血红蛋白尿症(PNH)患者。本研究的目的是了解pozelimab + cemdisiran组合对PNH患者长期治疗的安全性和有效性。在本节中,pozelimab + cemdisiran组合可能被称为“研究药物”。本研究还关注其他几个研究问题,包括: pozelimab + cemdisiran组合的有效性如何? 服用研究药物可能发生哪些副作用? 不同时间点每种研究药物在血液中的浓度是多少? 机体是否会产生针对研究药物的抗体(这可能使药物效果降低或导致副作用)

【主题与分类】

主题标签:Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05744921

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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

病症:阵发性睡眠性血红蛋白尿。本研究正在研究一种由两种试验药物——波泽利单抗和cemdisiran——组成的试验性联合治疗方案。本研究聚焦于阵发性睡眠性血红蛋白尿(PNH)患者。本研究旨在了解波泽利单抗+cemdisiran联合方案对PNH患者的长期安全性和有效性。在本节中,波泽利单抗+cemdisiran联合方案可能被称为“研究药物”。本研究还探讨其他若干研究问题,包括:* 波泽利单抗+cemdisiran联合方案的有效性如何?* 服用研究药物可能出现哪些副作用?* 不同时间点每种研究药物在血液中的浓度是多少?* 机体是否会产生针对研究药物的抗体(这可能降低药物疗效或导致副作用)

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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