结膜过敏原暴露后鼻与眼免疫反应研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦过敏性鼻结膜炎受试者在结膜过敏原激发(CAC)后的鼻与眼部免疫反应

Dr. Anne EllisDr. Anne Ellis
clinicaltrials
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其他Allergic Rhinoconjunctivitis
Investigating Nasal and Ocular Immune Response to Conjunctival Allergen Exposure

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

结膜过敏原暴露后鼻与眼免疫反应研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦过敏性鼻结膜炎受试者在结膜过敏原激发(CAC)后的鼻与眼部免疫反应。研究为单中心、前瞻性、队列试点研究,使用梯牧草过敏原,拟纳入 6 名过敏与 6 名非过敏受试者,年龄 18-70 岁,招募自加拿大安大略省 Kingston、Frontenac、Lennox 和 Addington 地区。受试者将参加三次访视:筛选、CAC 暴露及后续访视。该数据可用于评估更新版 CAC 方案,支持现代眼部过敏研究(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。这项试点、单中心、前瞻性、队列研究的目的是在过敏性鼻结膜炎受试者中使用梯牧草过敏原评估更新版 CAC 方案。1990 年标准化的 CAC 方案未经过任何重大公开修订,凸显出迫切需要一套更新的、基于证据的方案来支持现代眼部过敏研究。因此,我们拟开发并试点修订版 CAC 模型。本研究将纳入非妊娠和非哺乳期的女性和/或男性受试者。试点样本量将包括 6 名过敏和 6 名非过敏受试者,年龄 18-70 岁。受试者将从加拿大安大略省的 Kingston、Frontenac、Lennox 和 Addington 地区招募。所有 12 名受试者将参加三次研究访视:访视 1(筛选)、访视 2(CAC 暴露)和访视 3

【主题与分类】

主题标签:Allergic Rhinoconjunctivitis。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07801625

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      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。这项试点性、单中心、前瞻性队列研究的目的是在过敏性鼻结膜炎受试者中,评估使用梯牧草过敏原的更新版CAC方案。此前于1990年标准化的CAC方案未经过任何重大的公开修订,这凸显出明确需要一套更新的、基于证据的方案,以支持现代眼部过敏研究。因此,我们拟开发并试点一套修订版CAC模型。本研究将纳入非妊娠期和非哺乳期的女性和/或男性受试者。试点样本量将包括6名过敏性和6名非过敏性受试者,年龄18-70岁。受试者将从加拿大安大略省Kingston、Frontenac、Lennox和Addington地区招募。全部12名受试者将参加三次研究访视:访视1(筛选)、访视2(CAC暴露)和访视3(随访及非过敏性受试者的额外CAC)。访视2将在访视1之后至少21天进行,访视3将在访视2期间过敏原暴露后24小时进行。

在第2次访视时,将从所有参与者采集症状评分、泪液样本和鼻液(海绵)样本。在第3次访视时,非过敏性参与者将接受额外的CAC和鼻海绵采样,以评估过敏原从眼到鼻的移动。研究者假设,在已致敏的过敏性个体中,使用梯牧草过敏原进行CAC,与暴露前水平相比,将在接受过敏原滴注的眼睛中诱导可测量的过敏反应。该过敏反应将通过症状评分(总眼部症状评分(TOSS)、总鼻部症状评分(TNSS)和总鼻结膜炎症状评分(TRSS))以及眼和鼻的过敏生物标志物(IL-1rA、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-9、IL-10、IL-13、IL-25、IL-31、IL-33、EGF、VEGF-A、MCP-1和TSLP)进行测量。研究者还假设,CAC将导致可测量的过敏原运输(Phl p 5)通过鼻

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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