Secukinumab 在临床缓解期新发巨细胞动脉炎患者中的疗效与安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巨细胞动脉炎(Giant Cell Arteritis)相关研究,主题为 Secukinumab 在临床缓解期新发巨细胞动脉炎患者中的疗效与安全性

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蛋白质Giant Cell Arteritis
Efficacy and Safety of Secukinumab in Patients With New Onset of Giant Cell Arteritis Who Are in Clinical Remission

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Secukinumab 在临床缓解期新发巨细胞动脉炎患者中的疗效与安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巨细胞动脉炎(Giant Cell Arteritis)相关研究,主题为 Secukinumab 在临床缓解期新发巨细胞动脉炎患者中的疗效与安全性。源站描述指出 IL-17A 位点多态性与 GCA 相关,IL-6 与 IL-17A 等炎症细胞因子参与 GCA 发病机制,IL-23/Th17 轴可能参与其中,动物研究亦支持 IL-17A 作为血管炎驱动因素。数据可用于了解该疾病的免疫炎症机制及生物制剂治疗研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:巨细胞动脉炎。近期科学证据发现 IL-17A 位点多态性与 GCA 之间存在关联,支持 IL-17A 在血管炎病理生理中的作用。对主动脉壁炎症过程的分析表明,IL-6 和 IL-17A 等炎症细胞因子参与 GCA 发病机制。IL-17A mRNA 水平升高与 IL-6 和 IL-23p19 mRNA 水平相关,表明 IL-23/Th17 轴参与 GCA。IL-17A 对多种不同细胞类型具有多效活性,可能积极促进 GCA 的炎症过程。此外,动物研究也支持 IL-17A 作为血管炎驱动因素的作用,因为缺乏 IRF-4 结合蛋白的小鼠 IL-21 和 IL-17A 表达增加,会自发发展为关节炎样关节疾病和大血管血管炎(LVV)。由于 sec

【主题与分类】

主题标签:Giant Cell Arteritis。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05380453

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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

疾病:巨细胞动脉炎。近期科学证据发现IL-17A基因座内的多态性与GCA之间存在关联,支持IL-17A在血管炎病理生理学中的作用。对主动脉壁炎症过程的分析表明,IL-6和IL-17A等炎性细胞因子参与GCA的发病机制。IL-17A mRNA水平升高与IL-6和IL-23p19 mRNA水平相关,表明IL-23/Th17轴参与GCA。鉴于IL-17A对多种不同细胞类型具有多效性活性,其可能积极促进GCA的炎症过程。此外,动物研究也支持IL-17A作为血管炎驱动因素的作用,因为IRF-4结合蛋白缺陷小鼠(其IL-21和IL-17A表达增加)会自发出现关节炎样关节疾病和大血管血管炎(LVV)。

由于司库奇尤单抗已在多种慢性炎症性疾病的治疗中展现出良好的获益/风险特征,包括PsO、PsA和axSpA,并且基于在GCA中靶向IL-17通路的科学依据,以及基于目前正在进行的2期概念验证试验——该试验评估300 mg司库奇尤单抗与安慰剂相比,联合26周泼尼松龙逐渐减量方案在成人GCA受试者中的疗效、安全性和耐受性(EudraCT编号:2018-002610-12)(Venhoff等,2021)——司库奇尤单抗对IL-17A的抑制作用对GCA患者具有潜在的治疗获益。本研究的目的是证明,在临床缓解期且根据当前临床实践和治疗指南符合糖皮质激素单药治疗条件的成人新发巨细胞动脉炎(GCA)患者中,皮下(s.c.)给予司库奇尤单抗300 mg联合糖皮质激素逐渐减量方案与安慰剂联合糖皮质激素逐渐减量方案相比的疗效和安全性。

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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