Mitapivat 治疗镰状细胞病的机制效应研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Mitapivat 治疗镰状细胞病(SCD)的机制效应研究。研究对象为已入组 AG348-C-020 方案(NIH 方案 IRB001565-H)的受试者,该方案为工业界资助的 2/3 期研究,评估 Mitapivat 治疗 SCD 的疗效

基本信息
资源简介
Mitapivat 治疗镰状细胞病的机制效应研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Mitapivat 治疗镰状细胞病(SCD)的机制效应研究。研究对象为已入组 AG348-C-020 方案(NIH 方案 IRB001565-H)的受试者,该方案为工业界资助的 2/3 期研究,评估 Mitapivat 治疗 SCD 的疗效。受试者将在研究访视时提供血样并接受近红外光谱(NIRS)检测,以探究 Mitapivat 在 SCD 受试者中的作用机制。主要终点为盲法期内氧亲和力指标 p50 的百分比变化。数据可用于分析 Mitapivat 的机制效应及相关血液学指标(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:镰状细胞性贫血、镰状细胞地中海贫血、镰状细胞疼痛、Hbss、Hbsc、镰状β地中海贫血、镰状β零地中海贫血、镰状细胞综合征变异型。研究描述:正在积极入组方案 AG348-C-020(NIH 方案 IRB001565-H)的受试者——该方案是一项由工业界资助的 2/3 期研究,旨在探究 mitapivat 治疗镰状细胞病(SCD)的疗效——将被邀请同时参与本方案,以进一步探究 mitapivat 的机制效应。受试者将在研究访视时被要求提供血样,并接受近红外光谱(NIRS)检测,以探究 mitapivat 在 SCD 受试者中的作用机制。目的:评估 mitapivat 在 SCD 受试者中的作用机制。终点:盲法期内的主要终点:氧亲和力指标 p50 的百分比变化(定义为 t
【主题与分类】
主题标签:Sickle Cell Anemia、Sickle Cell Thalassemia、Sickle Cell Pain、Hbss、Hbsc、Sickle Beta Thalassemia、Sickle Beta Zero Thalassemia、Sickle Cell Syndrome Variant。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/NCT05675436
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05675436
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
病症:镰状细胞贫血、镰状细胞地中海贫血、镰状细胞疼痛、Hbss、Hbsc、镰状β地中海贫血、镰状β零地中海贫血、镰状细胞综合征变异型。研究描述:正在积极参与AG348-C-020方案(NIH方案IRB001565-H)的受试者,该方案是一项由行业资助的2/3期研究,旨在探讨米他匹伐治疗镰状细胞病(SCD)的疗效,将被邀请同时参与本方案,以进一步探究米他匹伐的作用机制。受试者将在研究访问时提供血液样本,并接受近红外光谱(NIRS)检测,以探究米他匹伐在SCD受试者中的作用机制。目的:评估米他匹伐在SCD受试者中的作用机制。终点:盲法期间的主要终点:氧亲和力指标p50(定义为血红蛋白50%饱和时的氧分压)从基线到第12、24和52周平均值之间的百分比变化。此变化将在安慰剂组和米他匹伐组之间进行比较。
开放标签扩展(OLE)期间的主要终点: * 通过比较第一年和第二年之间的患者间和患者内变化,评估mitapivat的效应。 * 评估在研究第一年被随机分配至mitapivat的患者中长期使用mitapivat的效应。 * 评估在研究第一年被随机分配至安慰剂并在第二年转为mitapivat的患者内的变化。 盲法期间的次要终点: * 还将在第12、24和52周的各个时间点评估p50变化。 * 在正常和缺氧离体条件下,使用mitapivat时按规律时间间隔评估镰状细胞百分比和达到50%镰状化所需时间(t50),以及从基线到第12、24和52周各个时间点的百分比变化。该变化将在安慰剂组和mitapivat组之间进行比较。 * 使用ROS敏感性荧光探针和质谱法评估红细胞(RBC)中细胞内活性氧(ROS)的百分比变化
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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