草花粉免疫治疗联合Dupilumab诱导耐受研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项双盲安慰剂对照临床试验,针对中重度季节性过敏性鼻炎且对草花粉过敏的成人受试者(计划入组108人)

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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其他Allergic RhinoconjunctivitisGrass Pollen Allergy
Grass Pollen Immunotherapy Plus Dupilumab for Tolerance Induction

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

草花粉免疫治疗联合Dupilumab诱导耐受研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项双盲安慰剂对照临床试验,针对中重度季节性过敏性鼻炎且对草花粉过敏的成人受试者(计划入组108人)。研究将鼻过敏原激发后总鼻症状评分≥5的受试者按1:1:1随机分为三组,分别接受草花粉舌下免疫治疗联合Dupilumab、联合Dupilumab安慰剂或双安慰剂,用于评估联合治疗诱导免疫耐受的效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:过敏性鼻结膜炎、草花粉过敏。这是一项双盲(设盲)安慰剂对照试验,纳入患有中重度季节性过敏性鼻炎且对草花粉过敏的成人(将入组N=108名受试者)。符合条件的参与者若表现出阳性反应,即鼻过敏原激发(NAC)使用草花粉提取物后总鼻症状评分(TNSS)≥5(评分范围0-12),将按1:1:1比例随机分配至以下3组之一: 草过敏原舌下免疫治疗(SLIT)+ dupilumab(n=36) 草过敏原SLIT + dupilumab安慰剂(n=36)* 草过敏原SLIT安慰剂 + dupilumab安慰剂(n=36)。Grazax®是一种在英国获批临床使用的舌下草过敏原免疫治疗产品,将在本研究中用作SLIT。Grazax(及其匹配安慰剂)将自行给药

【主题与分类】

主题标签:Allergic Rhinoconjunctivitis、Grass Pollen Allergy。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04502966

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    • 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

条件:过敏性鼻结膜炎、草花粉过敏。这是一项双盲(设盲)安慰剂对照试验,受试者为患有中重度季节性过敏性鼻炎且对草花粉过敏致敏的成人(将入组N=108名受试者)。符合条件的受试者若表现出阳性反应,即总鼻症状评分[TNSS]≥5(在接受草花粉提取物鼻过敏原激发[NAC]后,评分范围为0-12),将按1:1:1比例随机分配至以下3组之一:* 草过敏原舌下免疫治疗(SLIT)+度普利尤单抗(n=36)* 草过敏原SLIT+度普利尤单抗安慰剂(n=36)* 草过敏原SLIT安慰剂+度普利尤单抗安慰剂(n=36)Grazax®是一种舌下草过敏原免疫治疗产品,已在英国获批临床使用,将在本研究中用作SLIT。Grazax(及其匹配安慰剂)将由受试者每日自行给药,持续两年。Dupixent®是度普利尤单抗的商品名,是一种针对白细胞介素4(IL-4)受体的单克隆抗体。

度普利尤单抗(及其匹配的安慰剂)将由研究人员通过皮下注射每两周给药一次,持续两年。两年治疗阶段之后将进行为期1年的观察阶段。

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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