评估递增剂量 Fostamatinib 在稳定型镰状细胞病患者中的安全性与耐受性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项评估 Fostamatinib 在稳定型镰状细胞病患者中安全性与耐受性的临床研究

基本信息
资源简介
评估递增剂量 Fostamatinib 在稳定型镰状细胞病患者中的安全性与耐受性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项评估 Fostamatinib 在稳定型镰状细胞病患者中安全性与耐受性的临床研究。研究设置两个队列:队列1口服 Fostamatinib 100 mg 每日两次,2周后增至150 mg 每日两次再用4周;队列2口服100 mg 每日一次,2周后增至150 mg 每日一次再用4周,并允许队列1受试者重新入组接受每日一次方案。研究全程监测不良事件体征与症状,并观察药物对炎症活动实验室生物标志物的影响。数据可用于血液及造血器官疾病领域的用药安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:镰状细胞病、镰状细胞疾病、血红蛋白 S、Hb-SS 病、镰状细胞性贫血。研究描述:本研究的总体目标是评估 fostamatinib 在稳定型镰状细胞病(SCD)受试者中的临床安全性和耐受性。入组队列1的受试者将接受 fostamatinib 100 mg 口服,每日两次(BID),持续2周,然后递增至150 mg 口服 BID,再持续4周。入组队列2的受试者将接受 fostamatinib 100 mg 口服,每日一次(QD),持续2周,然后递增至150 mg 口服 QD,再持续4周。队列2将允许队列1的受试者选择重新入组,接受 QD 给药方案。在整个研究过程中,将监测受试者的不良事件体征和症状。fostamatinib 对炎症活动实验室生物标志物的影响
【主题与分类】
主题标签:Sickle Cell Disorders、Sickle Cell Disease、Hemoglobin S、Hb-SS Disease、Disease Sickle Cell 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/NCT05904093
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:镰状细胞病、镰状细胞疾病、血红蛋白S、Hb-SS病、镰状细胞贫血病。研究描述:本研究的总体目标是评估fostamatinib在稳定期镰状细胞病(SCD)受试者中的临床安全性和耐受性。入组队列1的受试者将接受fostamatinib 100 mg口服,每日两次(BID),持续2周,然后增至150 mg口服,每日两次(BID),再持续四周。入组队列2的受试者将接受fostamatinib 100 mg口服,每日一次(QD),持续2周,然后增至150 mg口服,每日一次(QD),再持续四周。队列2将允许队列1的受试者选择重新入组,接受QD给药方案。在整个研究过程中,将监测受试者的不良事件体征和症状。将在特定时间点研究fostamatinib对炎症活动和红细胞代谢实验室生物标志物的影响。目的:主要目的:评估fostamatinib(一种酪氨酸激酶抑制剂,已证明对脾酪氨酸激酶(Syk)具有活性)在稳定期SCD受试者中的临床安全性和耐受性。
次要目标:评估fostamatinib在SCD中的药代动力学,并将药物暴露与对中性粒细胞、血小板功能和红细胞代谢的影响相关联,以评估抗镰状化和抗炎作用(队列1)。通过中性粒细胞功能和红细胞代谢评估fostamatinib在SCD中的抗镰状化和抗炎作用(队列2)。探索性目标:深入了解fostamatinib介导的Syk抑制对细胞内信号传导的暴露反应和机制效应。比较两种给药方案之间fostamatinib的抗镰状化和抗炎作用。终点:主要终点:* 通过以下方面评估fostamatinib的安全性和耐受性:–从基线至第70天的不良事件(AE)频率和严重程度* 安全性终点,包括:* AE和严重不良事件(seri
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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