MOON101治疗花生过敏的安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为MOON101治疗花生过敏的安全性研究。研究为首次人体试验,采用开放标签、单次递增剂量设计,依次在成人、青少年(12-17岁)和儿童(4-11岁)花生过敏参与者中开展,计划入组约40人

Moonlight Therapeutics, Inc.Moonlight Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
浏览 18
其他分类Peanut Allergy
Safety of MOON101 for the Treatment of Peanut Allergy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

MOON101治疗花生过敏的安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为MOON101治疗花生过敏的安全性研究。研究为首次人体试验,采用开放标签、单次递增剂量设计,依次在成人、青少年(12-17岁)和儿童(4-11岁)花生过敏参与者中开展,计划入组约40人。参与者需接受筛选访视、5次治疗访视、每次给药后24小时电话随访、末次给药后7±2天门诊随访及14±2天电话随访。数据可用于评估MOON101在花生过敏人群中的安全性与耐受性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:花生过敏。由于U44-MNLT-01是一项首次人体研究(旨在探究MOON101的安全性),初始入组将包括花生过敏的成人参与者,他们将接受安慰剂和递增剂量的MOON101,随后入组花生过敏的青少年(12-17岁)和花生过敏的儿童(4-11岁)。在每组额外人群入组前,将进行安全性审查。本研究设计为开放标签、单次递增剂量研究,按3个连续组进行:成人、青少年和儿童花生过敏者。总共将入组约40名参与者。这是一项门诊研究,参与者将进行筛选访视、5次治疗访视、每次给药后24小时电话随访、一次门诊随访访视(末次给药后7±2天)以及一次电话随访(14±2天f

【主题与分类】

主题标签:Peanut Allergy。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07580898

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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:花生过敏。由于U44-MNLT-01是一项首次人体研究(旨在探究MOON101的安全性),初始入组将为花生过敏的成年参与者,他们将接受安慰剂和递增剂量的MOON101,随后入组花生过敏的青少年(12-17岁)和花生过敏儿童(4-11岁)。在每组额外人群入组前,将进行安全性审查。本研究设计为开放标签、单次递增剂量研究,分为3个连续组别:患有花生过敏的成人、青少年和儿童。预计共入组约40名参与者。这是一项门诊研究,参与者将进行筛选访视、5次治疗访视、每次给药后24小时的随访电话、一次门诊随访访视(末次给药后7±2天)以及一次随访电话(末次给药后14±2天)。三组将依次入组。第1组为成人(n=10),第2组为青少年(n=10),第3组为儿童(n=20)。

每组将按耐受情况接受最多5次递增剂量的研究产品(IP),并在每个剂量水平匹配安慰剂。独立的美国国家过敏和传染病研究所(NIAID)数据与安全监察委员会(DSMB)将在试验期间按指定时间定期召开会议,审查安全性数据,并就第2组和第3组的启动提出建议。初始组(第1组)为患有花生过敏的成人(18-55岁),每人将按耐受情况接受最多5剂安慰剂和最多5次单次递增剂量的IP。参与者将按耐受情况每7天接受一次安慰剂和分别包被1 μg、10 µg、25 µg、50 µg和100 µg花生提取物(PE)的MOON101。每位参与者在每次治疗访视时都将接受一剂安慰剂和一剂MOON101。安慰剂和MOON101将分别应用于手臂的掌侧(分别为右臂和左臂),持续3分钟。

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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