风湿性自身免疫性疾病用药血液与唾液水平监测的相关性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03122431

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：系统性红斑狼疮（SLE）、幼年型SLE、皮肤型狼疮。没有任何药物治疗是完全无风险、无缺乏应答、无不良事件和无依从性差的问题，这些都可能影响其疗效。此外，治疗在疗效和毒性方面存在很大的个体间差异，而且对于许多药物而言，还需要数周至数月的时间才能确定其疗效。在此背景下，本项目旨在评估监测血液水平和唾液中用于风湿性自身免疫性疾病的药物在监测治疗依从性方面的重要性。此外，本项目拟利用基于药代动力学研究和药代动力学/药效学建模的药物水平监测，拓宽对这些药物疗效和不良反应可能涉及的细胞、组织和免疫机制的理解，以期减少损害并维持治疗疗效。

高效液相色谱法（HPLC）与质谱联用技术，将用于评估羟氯喹、沙利度胺、糖皮质激素，被认为是血液中药物定性和定量分析的金标准技术，将其与唾液中的剂量进行比较是简化流程的一项改进。在我们中心实施这项专用于研究的方法学，并对人力资源进行必要培训，将使这一先进技术得以标准化并提供给各科学领域的其他多学科项目使用。对于生物制剂，重点将放在理解疗效丧失以及抗TNF抗体可能的作用上，采用ELISA捕获方法。本主题项目将根据所研究的药物分为四个部分及各自的子项目：羟氯喹、沙利度胺、生物制剂和糖皮质激素。

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。