评估白细胞介素-2对常规治疗抵抗的活动性温抗体型溶血性贫血患者的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于常规治疗抵抗的活动性温抗体型自身免疫性溶血性贫血(wAIHA)

University Hospital, BordeauxUniversity Hospital, Bordeaux
clinicaltrials
浏览 4
蛋白质Autoimmune Hemolytic Anemia
Evaluating the Interest of Interleukine-2 for Patients With Active Warm Hemolytic Anemia Resistant to Conventional Treatment

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

评估白细胞介素-2对常规治疗抵抗的活动性温抗体型溶血性贫血患者的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于常规治疗抵抗的活动性温抗体型自身免疫性溶血性贫血(wAIHA)。源站描述指出,wAIHA 是 B 细胞介导的自身免疫病,红细胞被自身抗体靶向而寿命显著缩短;研究者此前发现 CD3+CD8+ HLA-DR+ T 细胞群与较好结局相关,且缓解期患者循环 CD3+CD8+CD25highFoxp3+ T 细胞比例显著高于对照并与血红蛋白水平相关,这些细胞为 IL10 依赖性 Treg;低剂量 IL2 可促进功能性 CD3+CD8+CD25+Foxp3+ 细胞扩增,构成提出低剂量 IL2 治疗的研究依据。数据可用于探索该病的免疫机制与 IL2 干预研究(来源 clinicaltria。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Autoimmune Hemolytic Anemia. wAIHA 是一种 B 细胞介导的自身免疫病,其中红细胞被自身抗体靶向,导致其寿命显著缩短。研究者两年前在一项多变量回顾性研究中证明,CD3+CD8+ HLA-DR+ T 细胞群体与更好的结局相关。研究者观察到,缓解期 wAIHA 患者循环 CD3+CD8+CD25highFoxp3+ T 细胞的比例显著高于对照,并与血红蛋白水平相关。广泛的表型分析和功能分析揭示,这些细胞是真正的 Treg,以 IL10 依赖的方式发挥作用。最后,用低剂量 IL2 培养来自正常供者或活动性 wAIHAI 患者的 PBMC,促进了功能性 CD3+CD8+CD25+Foxp3+ 的扩增。这些观察构成了提出 l 的依据。

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Hemolytic Anemia。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/NCT02389231

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    • 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

疾病:自身免疫性溶血性贫血。wAIHA是一种B细胞介导的自身免疫性疾病,其中红细胞成为自身抗体的靶标,导致其寿命显著缩短。研究者两年前在一项多变量回顾性研究中证明,CD3+CD8+HLA-DR+T细胞群体与更好的结局相关。研究者观察到,在缓解期wAIHA患者中,循环CD3+CD8+CD25highFoxp3+T细胞的比例显著高于对照组,并与血红蛋白水平相关。广泛的表型分析和功能分析揭示,这些细胞是真正的Tregs,以IL10依赖的方式发挥作用。最后,将正常供者或活动性wAIHA患者的PBMC与低剂量IL2培养,可促进功能性CD3+CD8+CD25+Foxp3+细胞的扩增。这些观察构成了提出低剂量IL2治疗活动性wAIHA患者的基本理由,目的是证明该治疗能够在9周治疗期内诱导CD8Tregs的扩增。将皮下给予四个疗程的IL2(阿地白介素[Proleukin,诺华]),每疗程5天。

第一疗程将限制为每天150万国际单位,随后进行9天的洗脱期。其他疗程为每天300万国际单位,将在16天的洗脱期后开始。患者将在每个治疗疗程的第1天和第5天、在首次和末次给予白细胞介素-2之前接受评估,并将在6个月时再次接受评估。

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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