乙胺嘧啶与磺胺多辛治疗自身免疫性淋巴增殖综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于自身免疫性淋巴增殖综合征(ALPS)的治疗研究。源站描述指出 ALPS 是一种与淋巴细胞凋亡缺陷、淋巴增殖和自身免疫相关的遗传病,目前尚无安全有效的针对性疗法

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
浏览 17
医学影像Autoimmune DiseaseLymphoproliferative Disorder
Pyrimethamine and Sulfadoxine for Treatment of Autoimmune Lymphoproliferative Syndrome

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

乙胺嘧啶与磺胺多辛治疗自身免疫性淋巴增殖综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于自身免疫性淋巴增殖综合征(ALPS)的治疗研究。源站描述指出 ALPS 是一种与淋巴细胞凋亡缺陷、淋巴增殖和自身免疫相关的遗传病,目前尚无安全有效的针对性疗法。基于欧洲研究者偶然发现一名 ALPS I 型患儿在使用乙胺嘧啶/磺胺多辛(Fansidar)预防卡氏肺孢子虫期间获得显著临床改善,拟开展试点研究以获取该药物组合治疗 ALPS 的安全性和初步疗效数据,计划纳入 6 至 8 名对磺胺类药物无过敏的 ALPS 个体,每周递增剂量治疗最长 3 个月(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:自身免疫性疾病、淋巴增殖性疾病。自身免疫性淋巴增殖综合征是一种遗传性疾病,与淋巴细胞凋亡缺陷、淋巴增殖和自身免疫相关。尽管已有针对其许多自身免疫并发症的治疗方法,但目前尚无安全有效的针对该综合征本身的疗法。最近,欧洲的研究者偶然发现,一名 ALPS I 型患儿在使用乙胺嘧啶/磺胺多辛(Fansidar)预防卡氏肺孢子虫期间获得了显著的临床改善。基于这一发现,我们拟开展一项试点研究,以获取药物组合 Fansidar 治疗 ALPS 的安全性和初步疗效数据。6 至 8 名对磺胺类药物无过敏报告的 ALPS 个体将接受每周递增剂量的 Fansidar 治疗,最长 3 个月。

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Disease、Lymphoproliferative Disorder。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00013689

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    • 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:自身免疫性疾病、淋巴增殖性疾病。自身免疫性淋巴增殖综合征是一种遗传性疾病,与淋巴细胞凋亡缺陷、淋巴增殖和自身免疫相关。尽管针对其许多自身免疫并发症已有治疗方法,但目前尚无安全有效的针对该综合征本身的疗法。近期,欧洲的研究人员偶然发现,一名ALPS I型患儿在接受乙胺嘧啶/磺胺多辛(Fansidar)预防卡氏肺孢子虫期间,临床症状显著改善。基于这一发现,我们拟开展一项初步研究,以获取Fansidar联合用药治疗ALPS的安全性信息及初步疗效数据。将选取6至8名对磺胺类药物无过敏报告的ALPS患者,按体重调整递增剂量,每周给予Fansidar治疗,最长持续3个月。将通过CT扫描评估Fansidar治疗对淋巴结和/或脾脏大小的影响,同时评估治疗对ALPS其他实验室特征的影响。

评估Fansidar对这些临床和实验室参数的影响,将使我们能够确定该药物是否显示出足够的活性,从而值得在更大规模的随机对照试验中进一步研究。

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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