低剂量IL2在自身免疫及炎症性疾病中诱导调节性T细胞
该数据集源自clinicaltrials.gov,收录TRANSREG研究,即低剂量IL2在自身免疫及炎症性疾病中诱导调节性T细胞的多中心、非对照、开放标签试验

基本信息
资源简介
低剂量IL2在自身免疫及炎症性疾病中诱导调节性T细胞
该数据集源自clinicaltrials.gov,收录TRANSREG研究,即低剂量IL2在自身免疫及炎症性疾病中诱导调节性T细胞的多中心、非对照、开放标签试验。研究覆盖14种选定病理,包括类风湿关节炎、强直性脊柱炎、系统性红斑狼疮、银屑病、白塞病、韦格纳肉芽肿、大动脉炎、克罗恩病、溃疡性结肠炎、自身免疫性肝炎、硬化性胆管炎、干燥综合征、系统性硬化症和特发性血小板减少性紫癜。方案为患者从第-1天至第5天每日接受1MUI IL2,之后从第15天至第180天每2周给药一次,系统性红斑狼疮患者则每周给药。数据可用于比较不同疾病的生物学与临床应答(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:类风湿关节炎、强直性脊柱炎、系统性红斑狼疮、银屑病、白塞病、韦格纳肉芽肿、大动脉炎、克罗恩病。方案:TRANSREG是一项多中心、非对照、开放标签研究,比较14种选定病理对低剂量IL2给药的生物学和临床应答:类风湿关节炎、强直性脊柱炎、系统性红斑狼疮、银屑病、白塞病、韦格纳肉芽肿、大动脉炎、克罗恩病、溃疡性结肠炎、自身免疫性肝炎、硬化性胆管炎、干燥综合征、系统性硬化症和特发性血小板减少性紫癜。方法:每位患者将从第-1天至第5天(诱导期)每日接受1MUI IL2,然后从第15天至第180天每2周一次(系统性红斑狼疮患者除外,其将每周接受一次)(维持期)。
【主题与分类】
主题标签:Rheumatoid Arthritis、Ankylosing Spondylitis、Systemic Lupus Erythematosus、Psoriasis、Behcet's Disease、Wegener's Granulomatosis、Takayasu's Disease、Crohn's Disease、Ulcerative Colitis、Autoimmune Hepatitis。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/NCT01988506
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01988506
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:类风湿关节炎、强直性脊柱炎、系统性红斑狼疮、银屑病、白塞病、韦格纳肉芽肿、高安病、克罗恩病。方案:TRANSREG是一项多中心、非对照、开放标签研究,旨在比较14种选定病理状态下对低剂量IL2给药的生物学和临床反应:类风湿关节炎、强直性脊柱炎、系统性红斑狼疮、银屑病、白塞病、韦格纳肉芽肿、高安病、克罗恩病、溃疡性结肠炎、自身免疫性肝炎、硬化性胆管炎、古热罗-舍格伦综合征、系统性硬化症和特发性血小板减少性紫癜。方法:每位患者将在第-1天至第5天(诱导期)每天接受1MUI的IL2,随后从第15天至第180天(维持期)每两周一次(系统性红斑狼疮患者除外,他们将每周接受一次)。此后,患者将被随访12个月(第181天至第540天)。对于每种病理状态,将在法国巴黎和克雷泰伊的Pitié-Salpêtrière、Cochin、Saint Antoine、Paul Brousse和Henri Mondor医院纳入6名患者。
在每个病理组中,当首批六名患者已接受至少3个月治疗时,将进行中期分析。在那些记录到Treg应答的病理组中,将额外纳入六名患者。总计,本研究将至少入组84名患者,最多132名患者。主要疗效终点是第8天Treg应答与基线的比较。次要疗效终点包括:-维持期内Treg应答的演变,-炎症标志物的变化,-临床应答,通过全局通用量表[临床总体印象严重程度量表(CGI-sev)和临床总体印象疗效指数(CGI-eff)]以及针对每种疾病的特定临床和生物学评估进行评价,-复发频率,-生活质量评估(EuroQL-5量表)。预期结果:TRANSREG将确定哪些患者对IL2产生应答,无论是按病理类型还是根据治疗前表型组学,al
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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