OMS721治疗血栓性微血管病的安全性与疗效研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在血栓性微血管病(TMA)患者中开展的OMS721 Phase 2、非对照、三阶段、递增剂量爬坡研究,覆盖非典型溶血性尿毒症综合征(aHUS)、血栓性血小板减少症(TTP)及造血干细胞移植相关TMA(HSCT-associated TMA)三类

Omeros CorporationOmeros Corporation
clinicaltrials
浏览 10
其他分类Thrombotic Microangiopathies
Safety and Efficacy Study of OMS721 in Patients With Thrombotic Microangiopathies

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

OMS721治疗血栓性微血管病的安全性与疗效研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在血栓性微血管病(TMA)患者中开展的OMS721 Phase 2、非对照、三阶段、递增剂量爬坡研究,覆盖非典型溶血性尿毒症综合征(aHUS)、血栓性血小板减少症(TTP)及造血干细胞移植相关TMA(HSCT-associated TMA)三类病因。研究分阶段进行剂量探索与扩展队列治疗,完成第二阶段且耐受良好并获临床获益的患者可进入第三阶段继续治疗。数据可用于TMA亚型识别、治疗分组及剂量方案相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血栓性微血管病。这是一项在3种形式的TMA患者中开展的Phase 2、非对照、3阶段、递增剂量爬坡研究:非典型溶血性尿毒症综合征(aHUS)、血栓性血小板减少症(TTP)和造血干细胞移植相关TMA(HSCT-associated TMA)。在研究第1阶段,OMS721被给予3个队列,按队列进行剂量递增以确定最佳给药方案。在第2阶段,将第1阶段选定的剂量给予不同病因的扩展队列患者(1个队列仅aHUS,另一队列为TTP或HSCT-TMA)。完成第2阶段且耐受OMS721治疗并获得临床获益的患者有资格在第3阶段继续治疗。该研究的入组已完成。

【主题与分类】

主题标签:Thrombotic Microangiopathies。本站分类:血液与淋巴系统疾病/溶血性尿毒症综合征。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02222545

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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/NCT02222545

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

疾病:血栓性微血管病。这是一项2期、非对照、3阶段、递增剂量爬坡研究,受试者为患有以下3种形式之一TMA的患者:非典型溶血性尿毒综合征(aHUS)、血栓性血小板减少症(TTP)以及造血干细胞移植相关TMA(HSCT相关TMA)。在研究第1阶段,OMS721被给予3个队列,按队列进行剂量递增以确定最佳给药方案。在第2阶段,将第一阶段选定的剂量给予由不同病因患者组成的扩展队列(1个队列仅含aHUS患者,另1个队列含TTP或HSCT-TMA患者)。完成第2阶段且耐受OMS721治疗并获得临床获益的患者有资格在第3阶段继续治疗。该研究的入组已完成。

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。

获取专属数据定制方案