西罗莫司治疗既往接受过治疗的iMCD
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于HHV-8阴性、特发性多中心型Castleman病(iMCD)这一罕见血液疾病

基本信息
资源简介
西罗莫司治疗既往接受过治疗的iMCD
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于HHV-8阴性、特发性多中心型Castleman病(iMCD)这一罕见血液疾病。现有IL-6信号阻断疗法仅对部分患者有效,且多数患者未达缓解标准。基于PI3K/Akt/mTOR通路在iMCD发病机制中的潜在作用及西罗莫司超说明书用药的临床活性,本数据涉及评估西罗莫司疗效的研究,可用于探索该罕见病的治疗响应与替代治疗策略(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Castleman病,Castleman病,多中心型。人类疱疹病毒(HHV)-8阴性、特发性多中心型Castleman病(iMCD)是一种罕见的血液疾病。当前的治疗选择有限,仅对一部分患者有益。使用siltuximab或tocilizumab阻断IL-6信号可减轻部分患者的症状并改善淋巴结肿大。然而,在siltuximab II期临床试验中,66%的患者未达到缓解标准,且近期研究发现许多iMCD患者的IL-6并未显著升高。近期研究提示磷酸肌醇3-激酶(PI3K)/Akt/雷帕霉素机制靶点(mTOR)通路在iMCD发病机制中起关键作用,而超说明书使用mTOR抑制剂西罗莫司已显示出临床活性。基于这些经验,我们计划评估西罗莫司的疗效
【主题与分类】
主题标签:Castleman Disease、Castleman's Disease, Multicentric。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/NCT03933904
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03933904
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
疾病:Castleman病,Castleman病,多中心型。人类疱疹病毒(HHV)-8阴性的特发性多中心型Castleman病(iMCD)是一种罕见的血液系统疾病。目前的治疗选择有限,仅对一部分患者有益。使用司妥昔单抗或托珠单抗阻断IL-6信号传导可减轻部分患者的症状并改善淋巴结病变。然而,在司妥昔单抗II期临床试验中,66%的患者未达到缓解标准,且近期研究发现,许多iMCD患者的IL-6并未显著升高。近期研究提示,磷酸肌醇3-激酶(PI3K)/Akt/雷帕霉素机制性靶蛋白(mTOR)通路在iMCD发病机制中起关键作用,并且超说明书使用mTOR抑制剂西罗莫司已显示出临床活性。基于这些经验,我们计划评估西罗莫司作为iMCD患者治疗的疗效,这些患者要么无法耐受抗IL-6阻断治疗(司妥昔单抗或托珠单抗),要么对此类治疗无效、复发或难治。
本研究是一项II期开放标签研究,旨在评估每日给予西罗莫司在最多24名可评估的男性或女性成人中的效果。既往治疗失败的iMCD参与者将每日口服西罗莫司,持续12个月。除专门为研究收集的样本外,还将依据标准护理收集信息,用于审查疗效。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




