REGN1908-1909 减轻成人猫过敏眼部过敏症状研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，记录一项关于实验性药物 REGN1908-1909 的研究，用于评估其减轻成人猫过敏所致眼部过敏体征与症状的安全性和有效性，并与安慰剂进行比较
基本信息
资源简介
REGN1908-1909 减轻成人猫过敏眼部过敏症状研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为一项关于实验性药物 REGN1908-1909 的临床研究，用于评估该药物在减轻成人猫过敏所致眼部过敏体征与症状方面的安全性和有效性，并与安慰剂进行比较。REGN1908 与 REGN1909 是两种实验性药物，混合后称为 REGN1908-1909（即“研究药物”）。研究关注的疾病条件为过敏性结膜炎，所属分类为免疫系统疾病 / 其他。除主要目标外，研究还考察多项其他研究问题，包括服用研究药物可能出现的副作用、不同时间点血液中研究药物的含量，以及机体是否会产生针对研究药物的抗体（这可能使药物效果降低或导致副作用）。该数据集可为关注猫过敏相关眼部过敏反应及实验性抗体治疗研究的人员提供参考。
【数据集背景】
该数据集对应的研究聚焦于猫过敏引起的眼部过敏体征与症状。过敏性结膜炎是本研究所针对的疾病条件。研究涉及两种实验性药物 REGN1908 和 REGN1909，二者混合后构成研究药物 REGN1908-1909。研究的主要目的是考察该研究药物在降低过敏性眼部体征与症状方面与安慰剂相比的安全性和有效性。安慰剂在外观上类似治疗药物，但不含任何真正的药物成分。该研究属于免疫系统疾病 / 其他分类下的临床研究记录。
【数据内容】
该数据集记录的研究围绕以下研究问题展开：研究药物在减轻猫过敏所致眼部过敏体征与症状方面的安全性和有效性，并与安慰剂进行比较；服用研究药物可能出现的副作用；不同时间点血液中研究药物的含量；以及机体是否会产生针对研究药物的抗体，这种抗体可能使药物效果降低或导致副作用。数据集的英文名称为“A Study to Demonstrate How Well REGN1908-1909 Works in Reducing Ocular Allergy Signs and Symptoms in Adult Participants With Cat Allergy”，主题标签为 Allergic Conjunctivitis。研究对象为患有猫过敏的成人参与者。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的疾病条件为过敏性结膜炎（Allergic Conjunctivitis）。关于具体的采集方法、采集时间范围、样本量、研究地点等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注过敏性结膜炎、猫过敏相关眼部过敏反应以及实验性药物 REGN1908-1909 临床研究的信息查询与参考。可用于了解该研究的研究目的、研究药物构成、对照设计（与安慰剂比较）以及所考察的安全性、药代和免疫原性相关问题。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06602726
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
适应症：过敏性结膜炎。本研究正在研究2种试验药物REGN1908和REGN1909，混合在一起时称为REGN1908-1909（称为“研究药物”），用于减轻猫过敏引起的眼部过敏体征和症状。本研究旨在了解与安慰剂相比，研究药物在降低过敏性眼部体征和症状方面的安全性和有效性。安慰剂外观类似治疗药物，但不含任何真正的药物。本研究还探讨其他几个研究问题，包括：* 服用研究药物可能发生哪些副作用 * 不同时间点血液中的研究药物浓度 * 机体是否会产生针对研究药物的抗体（这可能使药物疗效降低或导致副作用）
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
