评估Vamorolone治疗Becker型肌营养不良症的研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,收录了一项针对Becker型肌营养不良症(BMD)的II期先导研究。研究采用随机、双盲、安慰剂对照设计,在男性BMD受试者中评估vamorolone 500mg(体重<50kg者为250mg)每日口服给药24周的安全性、耐受性、药代动力学、药效学及探

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clinicaltrials
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其他预测Becker Muscular Dystrophy
A Study to Assess Vamorolone in Becker Muscular Dystrophy (BMD)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估Vamorolone治疗Becker型肌营养不良症的研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,收录了一项针对Becker型肌营养不良症(BMD)的II期先导研究。研究采用随机、双盲、安慰剂对照设计,在男性BMD受试者中评估vamorolone 500mg(体重<50kg者为250mg)每日口服给药24周的安全性、耐受性、药代动力学、药效学及探索性临床疗效。研究包含最长5周的预处理筛查期、1天基线期、24周治疗期及4周剂量递减期。数据可用于分析该药物在BMD人群中的安全性与疗效指标(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Becker型肌营养不良症。这项II期先导研究是一项随机、双盲、安慰剂对照研究,旨在评估vamorolone 500mg(体重<50 kg者为250mg)每日口服给药与安慰剂相比,在男性BMD受试者中为期24周治疗期间的安全性、耐受性、PK、PD及探索性临床疗效。该研究包括最长5周持续时间的预处理筛查期(除非为配合水痘疫苗接种而延长)、1天预处理基线期、24周治疗期和4周剂量递减期(针对不直接继续接受进一步vamorolone治疗的受试者)。受试者将在给出书面知情同意时入组本研究,并且仅在完成所有预处理筛查评估以确认合格后接受研究药物。受试者将被评估

【主题与分类】

主题标签:Becker Muscular Dystrophy。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05166109

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数据说明

适应症:贝克尔型肌营养不良症。本II期初步研究是一项随机、双盲、安慰剂对照研究,旨在评估每日口服vamorolone 500mg(体重<50 kg者为250mg)与安慰剂相比,在男性BMD患者中为期24周治疗期内的安全性、耐受性、药代动力学(PK)、药效动力学(PD)及探索性临床疗效。该研究包括最长5周的治疗前筛选期(除非因水痘疫苗接种而延长)、1天的治疗前基线期、24周的治疗期以及4周的剂量递减期(适用于不直接继续接受进一步vamorolone治疗的受试者)。受试者在签署书面知情同意书时即被纳入本研究,仅在完成所有治疗前筛选评估以确认合格后,才给予研究药物。将在整个研究期间的预定访视中评估受试者的安全性、耐受性、PK、PD及对躯体功能的影响。筛选评估将在第-1天的基线评估和第1天首次给予研究药物之前进行。

在完成筛选和基线评估后,受试者将在第1天返回研究诊所,在首次服用研究药物之前进行安全性、药代动力学(PK)和药效学(PD)评估。额外的现场研究访视将在第4周、第12周和第24周进行。不良事件,包括严重不良事件(SAEs),以及合并用药将在整个研究期间记录。数据与安全监查委员会(DSMB)将在研究期间定期审查SAEs和其他相关安全性数据,并就研究实施向申办方和研究团队提出建议。受试者日记将在第1天、第12周和第24周(针对参与剂量递减期的受试者)访视时发放,用于记录不良事件、研究期间合并用药的变化以及任何遗漏或不完整的研究药物剂量。计划

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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