基于naïve T细胞分层的DMARD初治早期RA患者依那西普联合甲氨蝶呤早期靶向治疗与T2T治疗的比较

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03813771

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数据说明

疾病：类风湿关节炎。目前早期RA的最佳治疗策略是启用MTX以针对炎症并诱导缓解。预测MTX治疗反应仍是一项关键临床需求，有助于识别可从替代、更积极治疗策略中获益的患者。多年来已报道多种MTX缓解预测因素，但均未进入常规临床实践。我们此前报道，基线T细胞表型分析可预测接受MTX治疗的未使用过DMARD的早期RA患者的缓解。初始CD4+ T细胞频率降低是最具预测价值的因素，这一结果在试点队列和验证队列中均得到证实。这些数据证实了使用初始CD4+ T细胞作为早期RA中MTX诱导缓解生物标志物的潜在价值。

因此，这些数据强烈表明测量T细胞亚群具有临床实用性，并提示T细胞亚群的测量可用于合理化MTX作为一线治疗的使用。预测MTX治疗反应具有重要的临床价值，不仅可识别对MTX治疗反应良好的患者，还可指导那些对MTX反应欠佳的患者及时接受替代治疗，避免有害的延误，并符合达标治疗原则。本研究旨在通过基于基线初始CD4+ T细胞状态的分层干预，确认/验证T细胞亚群定量对早期RA中MTX治疗反应预测的临床价值。这是一项单中心、IV期、开放标签、前瞻性、纵向队列研究，内嵌一项初步随机对照试验，旨在评估是否可根据基线初始CD4+ T细胞分层，将MTX合理化为未使用过DMARD的早期RA患者的一线治疗。符合纳入标准的新诊断RA患者将从我们的早期关节炎门诊招募。

符合条件的患者将获得有关该研究的书面信息，并将获得一份

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。